联洲测评

大模型浪潮下，不少26届同学想进军算法岗，却对岗位门槛、工作内容存在信息差。结合大半年实习经验，为大家揭秘真实行业情况，助力暑期与秋招规划。1️⃣大模型核心岗位划分大模型岗位主要分为两大方向：1. 大模型基座：涵盖数据、预训练、微调、对齐、训练/推理架构等工作。2. 大模型应用：包括数据、续训练、微调、对齐、推理部署、Agent、RAG等落地相关研发。2️⃣大模型岗位真实门槛很多人误以为无论文就无缘大模型，实际并非如此，实习与垂直经历比单纯论文更关键。1.基座岗位：学历要求高，基本为本硕双985，或国科大、北邮等强校，部分组要求博士；论文为硬性条件，至少1篇顶会起步，且方向需高度匹配；实习建议两段以上，优先阿里通义、字节豆包、百度文心、DeepSeek等头部机构。2.应用岗位：学历以本硕211及以上为主，是硕士主力赛道；论文非必需，仅为加分项，冲刺高薪计划可补充；更看重实习垂直性，无论文但项目对口，同样能拿到高薪offer。整体而言，求职时经历垂直匹配 > 含金量高低，弱相关经历加分十分有限。3️⃣大厂大模型工程师在做什么大厂大模型工作并非大众想象中整日训模型、写代码，大量时间用于数据处理、评测与沟通。基座组多做小幅度结构优化与实验；应用组99%工作基于开源模型做续训、微调，搭建RAG、Agent系统，核心是调参、优化数据配比、制定自动化评估方案，最终目标是业务落地，能提升线上指标的方案才是有效方案。想入局大模型，不必被论文门槛吓退，找准方向、深耕垂直项目，才是突围关键。

前段时间赶一篇网络架构改进的论文，自己辛苦写了底稿，实验数据、核心论证都是亲自完成的，想着最后让AI帮忙润色一下语言，让表达更流畅、更“学术”一点，应该很安全。于是我把文章丢给AI，生成结果看起来确实行文更流畅了，术语也更规范了，我大致读了一遍，没发现明显的问题，就直接提交了。审核也顺利通过了，直到我根据返回的修改意见，重新细读自己的论文时，才突然看到一段大写了一个我从未听起来的原文里也没有的架构，顿时吓出一身冷汗。

新凯来软开岗强度怎么样？用的技术栈是啥呢，目前已签别的，不知道要不要毁约去新。

一、Agent模块（秋招顶流！大厂会轮番追问）为什么做Agent项目？（结合岗位说，比如“想解决XX场景的效率问题，刚好贴合贵司AI落地方向，还能锻炼推理和工程能力”）讲下你的Agent项目？（必追问预警：难点咋解决的？踩过啥坑？落地有啥数据效果？别只说“做了啥”，重点说“解决了啥问题”）演示下Agent项目实现细节？（划重点：别只说“用了LangChain”，面试官要听具体的！比如核心代码逻辑、用的框架版本、部署时卡在哪了，怎么解决的）Agent开发框架咋选？LangChain/LLaMA Index/AutoGPT/Chroma，你为啥选这个？（避坑：别只吹优点，提一嘴框架的小缺点，再说说...