实习经验分享|关于大模型研发工作

文摘   2024-11-16 20:50   德国  


个人简介


张子健,信息科学与工程学院2021级本科生,共青团员。曾获国家奖学金、校优秀一等奖学金、优秀学生干部、优秀团员等荣誉。目前在上海人工智能实验室实习,就职于大模型算法研发实习生岗位。参与了国产大模型书生·浦语2的相关研发工作。


首先我认为学校和企业的环境还是有很大不同的。以上海人工智能实验室的环境为例,我需要在短时间内熟练使用实验室的各种工具(包括飞书,企微,以及各种保密的代码库),和上级沟通好需求,独立进行一个开放的科研问题的探索。概况地说,相比学校里面有固定答案的课业,这里的一切都是新的,开放的,我没学过的。

那么,如何快速地适应这种变化呢?我的建议是以下两点:

(1) 多和你的上级沟通:

入职的时候HR给我介绍了部门的基本情况。包括部门的大leader,我的mentor,以及手把手带教我的老师。Mentor和带教老师都是直接对我负责,参与我的工作进程的。他们也鼓励我不要闭门造车,要多去和他们沟通。我在工作中也贯彻了这一点——大到某一个项目方向的讨论,小到代码的debug,我搞不明白就会“摇人”。事实证明,他们在这家公司工作的资历,使用代码库的丰富经验,资深的学识和友好开放的态度解决了我的很多问题,让我在工作上和学业上都受益匪浅。

(2) 仔细研究已有的文档:

实验室的企微和飞书文档中有大量的文档。包括但不限于员工制度,企业概况,科研资料。这些都是前人留下的知识精髓,也是你快速了解你的企业,部门,个人研究方向和代码库使用方法的“捷径”。通过这些内部文档,你可以明确自己在做什么事,如何做事。这对你的职业生涯是很有意义的。


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从学校走向工作岗位之初,

如何适应工作环境?


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务必同时和学校与企业做好沟通

企业方面会在你入职面试时和你讨论每周实习的天数和实习期限,一般要求每周3天以上,至少2个月的实习期,你可以参考你的课程安排与企业做好沟通。学校方面可以在选课方面做好安排,腾出周内的空闲参加实习,也推荐你和你的课程老师沟通相关免听事宜。从我的经验来看,大多数老师支持我在实验室的实习工作,按照有关流程允许我免听课。



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如何平衡安排实习与学习的时间?

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以实验室的面试为例,整个流程包括以下的内容:

一面:自我介绍+科研项目经历+算法题+工程代码题(现场写transformer encoder block)+ AI八股(问了我GPT的训练流程)

二面:自我介绍+科研项目经历+工程代码题(写U net)+AI八股(BatchNorm的意义和细节)

分别分析这些面试内容,可以将各项内容分为以下几类:

A.   中规中矩就行:自我介绍

B.   一定一定要完整解答并且能扛住面试官的深入提问:算法和工程代码

C.   重要的加分项:科研项目经历

对于我所在的“大模型算法研发实习生”这类专业性很强的岗位,突出的知识素养和扎实的代码实践都是至关重要的。


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实习面试比较看重学生哪些方面?

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概括下就是两个方面:Python编程与AI。这两方面的知识应该适用于当今几乎所有和AI相关的岗位。

Python编程方面,需要熟练掌握Python的各种语法特性和使用技巧,请特别注意补充基于面向对象的python知识,包括但不限于类与对象,继承与多态。此外建议在工作中养成多搜索的习惯,很多知识是不可能一遍就学明白的。

AI方面,建议参考bilibili李沐的动手学深度学习系列,这对于AI入门很有帮助。同时要多读前沿的AI论文,多动手写代码。AI已经成长为了一个相当庞大的领域,市面上的好书好课有很多,但是请不要迷信任何一套课程和任何一本课本。真正的AI知识一定是你自己探索,自己动手获得的。


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实习过程中主要运用到了什么知识?


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个人理解:实习是你理解整个行业运行的重要途径。也是你未来职业生涯的加分项。

我认为不管毕业后的目标是升学还是就业,实习都是非常重要的。分别地说,如果你希望升学(不论是国内还是国外),成为计算机领域的研究生,你可以积极寻找市面上研究型实习的岗位,补充自己的研究经历,争取论文发表。如果你希望就业,各种实习的工作经验能帮助你战胜其他竞争对手。


有什么与实习相关的建议?

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我的建议是:

A.多刷各大企业官网。

这是它们发布岗位的最权威渠道

B.参考Boss直聘等中间平台,

筛选你想要的实习岗位。

C.如果你是做研究的,多向你的老师,学长学姐打听研究岗位的渠道

(这些岗位往往注重“学术圈”的概念,内推比较靠谱,并且一般hc极少


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如何及时捕捉

心仪实习岗位的相关信息

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学从勤中来,

愿莘莘学子刻苦奋斗,

将前辈的每一份经验铭记于心,

相信这些经验同样可以成为大家的知识,

能够使同学们在求职路上少走的弯路,

博取得各自心仪的职业!




文案 / 张子健

排版 / 陈立人

审核 / 翟佳钰

责编 / 徐令仪

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