研二小白找实习ing

双非硕士没有什么实习经历，只有科研经历，但是论文还没中，想找实习，但不知道简历上写什么

1. 大语言模型的 RLHF 训练流程是什么，它存在哪些潜在风险RLHF 一般分三步。第一步是 SFT，用高质量指令数据把基座模型调成能听懂任务、按格式回答的模型。第二步是训练奖励模型，把人工偏好数据整理成 chosen 和 rejected 形式，让奖励模型学会判断两个回答哪个更好。第三步是强化学习优化，最经典的是 PPO，让当前策略在奖励更高的方向上更新，同时用 KL 约束避免模型偏离初始策略太远。它的风险主要在三个地方。第一，奖励模型可能学偏，模型最后学到的是“讨好奖励模型”而不是真正更有帮助。第二，强化学习阶段如果约束不够，模型容易出现 reward hacking，看起来分数高，但真...

ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。团队介绍：AIDP（AI Data Platform）是深度参与字节跳动 AI 数据管理与模型训练流程的数据基础设施团队，提供数据采集、清洗、标注、合成、验证、管理等全流程的数据服务和全面解决方案。加入我们，你能深度参与字节 AI 核心业务近距离接触真实的大模型训练场景，解决数据处理中的实际问题和优秀团队协作，在数据与模型的交叉领域积累实战经验；在数据与模型领域实现个人价值，推动行业进步。你的工作将直接影响 AI 技术的落地效果，推动技术真正服务于用户。1、围绕Seed大模型数据全生命周期，参与/负责大模型数据管理平台的数据基建的整体架构设计与建设，包括数据接入、处理、检索、跟踪、质量评估、权限合规等基础能力；2、构建Seed大模型海量数据的资产目录、标签体系、元信息管理及血缘分析能力，提升高质量数据挖掘效率与可用性，赋能算法预训练、SFT/RLHF等核心场景；3、协同基础架构/云平台团队，搭建稳定高效的底层数据基础设施(数据湖、对象存储、向量存储、分布式计算、元数据管理系统等)；4、主导技术选型与架构优化，基于Spark/Flink/Ray、湖仓一体、向量数据库等技术栈，构建高吞吐、高容错、可扩展的处理存储能力，支撑日PB级数据处理。职位要求1、2027届本科及以上学历，计算机、通信等相关专业优先；2、具备大数据开发相关技能，熟悉Java/Scala语言，包括JVM、类加载、并发等；有较好的SQL基础；3、熟悉Flink、Spark、Kafka、ClickHouse、Doris、Hudi、Icebreg、Paimon中的部分大数据引擎，掌握原理及性能调优优先；4、善于沟通，对数据敏感，责任心强、积极主动；5、每周实习4天以上，连续实习3个月以上。

发点面经攒攒人品1. 实习拷打2. 项目拷打3. 项目模拟的数据规模以及它的 QPS 是多少？4. 简历上写的“高峰期 QPS 提升 4 倍以上”，这个数据是怎么得出来的？5. 针对你模拟的用户量级和场景，具体做了哪些性能优化？6. 在完成这个工程项目时，遇到过什么问题？算法7. 代码题手撕算法：用给定数字数组拼出小于目标数 N 的最大数（贪心算法）+写测试用例测试一些极端情况。8. 测试不通过，能把输出结果打印出来看一下问题在哪吗？9. 针对算法中有问题的地方怎么修改？10. 讲算法实现逻辑。11. 你觉得你写的这段程序的优缺点是什么？八股12. HTTPS 的完整请求过程。13. 从负载均衡的角度来看，如何处理流量比较高的分布式请求？14. 针对你提到的负载均衡方案（如 DNS、Nginx 等），讲一下它们各自的优缺点。