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      大廠AI搶人大戰,從實習生開始

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      衡宇 發自 凹非寺
      量子位 | 公眾號 QbitAI

      全球AI人才爭奪戰已進入白熱化階段,頭部科技企業紛紛祭出高薪+頂級算力的組合拳,爭搶最頂尖的AI技術人才。

      量子位了解到,即便是實習生,國內頭部廠開出的年薪也已突破百萬大關

      這個數字令人咋舌。但……實習生,終究只是實習生。

      我們走訪多家頭部大廠了解到,哪怕是在AI團隊的核心組,一般來說,實習生能有小幾十張卡用,就已經是頂頂好的待遇了。

      更多人面對的情況無外乎以下幾種:

      • 崗位螺絲釘
      • 業務邊角料
      • 組別邊緣化
      • 日復一日月復一月洗數據式的重復勞動

      或者這么說吧!在大多數時候,掛著技術實習生的頭銜,做著與核心技術相去甚遠的工作,這種落差在業內早已是公開的秘密。



      但這一次,我們在京東前不久開源的240億參數圖像編輯模型JoyAI-Image-Edit的貢獻者名單中發現,除了技術大咖,還出現了許多新名字。

      量子位輾轉聯系到其中4位分別來自清北、港校、中科大的技術實習生,這才得知,他們不僅參與了模型研發,還深度參與了模型多個核心子模塊的設計與實現

      可以說是從0到1全程參與了這款模型的研發全流程。

      其中一位同學前后在三、四家大廠實習過,他說:“在京東探索研究院的實習經歷,和別處的實習經歷真的還挺不一樣。”

      一個SOTA開源模型,四位實習核心參與者

      為什么要費勁聯系這四位同學?得從京東這款最新開源模型說起。

      JoyAI-Image-Edit一發布就登頂了業內空間編輯能力榜單,力壓Nano Banana等國際主流模型。

      這個開源模型主打空間理解與空間編輯,試圖解決當前多模態大模型“會畫圖、不懂空間”的行業短板。

      現有圖像生成模型普遍缺乏空間關系理解能力,而該模型能精準識別物體方位、視角變換與空間結構,實現相機旋轉、物體位移、場景三維重構等精準編輯,兼具圖像生成與空間化編輯能力



      實際應用中,這種能力不僅能支撐電商商品圖生成、創意設計等日常場景,更有望成為京東業務的底層技術支撐。

      模型背后是京東探索研究院(以下簡稱探院)的全力投入。

      去年9月起,京東創始人劉強東親自擔任院長,段楠等核心領導者坐鎮,面向全球招募頂尖AI科學家。

      JoyAI-Image-Edit就是這支團隊在多模態方向交出的早期答卷。

      我們接觸到的四位實習生從去年夏天開始陸續入職探院,加入剛剛開始搭建的多模態團隊。

      不同分工的他們都參與到這個核心項目中,還拿到了對AI實習生們不那么容易得到的機會——在導師的指導下,獨立負責模型某一關鍵方向,從0到1地搭建自己模塊的技術體系。

      介紹一下四位同學吧(應本人要求,均采用花名)~

      • Scott,港科大博士四年級在讀,去年9月開始實習,負責空間理解模型的訓練;
      • Eason,清華研三,去年10月開始實習,負責模型預訓練全鏈路;
      • Sam,港大博士,去年9月開始實習,負責空間理解與具身智能數據;
      • Zony,中科大研二,去年11月中旬開始實習,負責模型后訓練。



      △他們紛紛拒絕出鏡,我不得不用AI畫一張意思一下

      這份實習,有什么不一樣?

      接過京東的實習offer之前,這4位朋友手里都不止一個選擇,幾乎都是大廠、明星創業公司,其中不乏業內公認的頂級AI團隊。

      但最終,他們都選擇了當時尚在起步階段的探院。

      “薪酬很重要,但不是最重要的那個。大多數大廠做不了0到1,只能去成熟的組。”有點意外,這幾乎是他們四個的一致答案,“創業公司是從0到1,但做的事兒就不是了。沒那么sexy。”

      他們看重的,早已不只是一份光鮮的實習履歷,而是能否站在真正前沿、擁有長遠未來的技術方向上,獲得扎實的成長,在未來承擔關鍵技術角色。

      深入交流后,我們總結出這群實習er在探院實習的三個核心差異點。

      核心差異一:權責

      在多數大廠,實習生很難享有充分的話語權與參與度。

      但四位同學都提到,京東探院完全不同。“一切以能力和技術方向為核心”,實習生和正式員工享有同等的技術話語權。

      簡單來講,實習生能拿到什么級別的任務,不看身份title,只看真實能力。

      Eason對此感受明顯。在另一家大廠也實習過的他,自述在這里從來沒有過“自己是顆螺絲釘”的感覺。



      △AI生成

      這一點在去年9月進組實習的Scott身上得到了交叉驗證。

      作為探院最早一批實習生,他入職后很快就在組里獨立負責空間理解部分的相關工作,從技術路線、實驗方案到資源調配,都擁有自主決定權。

      溝通下來發現,四位實習生都是在綜合能力評估后,在導師指導下直接成為某個核心子方向的Owner

      Zony的感受更深。他是四人中年級最低、還在讀的碩士同學。

      “你像A廠那邊,還有B廠那邊,哪怕你擠進去了,只是分到一個邊緣性的工作。”用他的原話,作為研二學生,他如果去其他大廠可能做的還是數據清洗之類的基礎工作。

      但在探院,在團隊規劃與導師支持下,他能獨立承擔JoyAI-Image-Edit 模型后訓練環節的研發工作。

      今年年初,行業內還沒有成熟可用的開源獎勵模型,他針對解決圖像真實感弱、AI痕跡重的問題與多方溝通與探索,獨立設計出整套獎勵規則。

      這部分工作為模型最終效果提供了重要支撐。

      核心差異二:資源

      AI研發,算力為王。

      但算力有限是很現實的問題。所以在絕大多數大廠,算力都有嚴格等級分配,優先保障核心組與正式員工,實習生幾乎分不到優質資源。

      京東探院這里,情況有點不一樣。

      “卡的資源確實比別處更有優勢,我們每個團隊都會被分到一個固定的算力池,大家商量著用。”Scott舉了個例子,比如今天你想跑一個大的實驗,其他同學可以稍微控一控,讓你先跑完。

      截至目前,算力池對Scott所在的整個小組來說都夠用,甚至還有富余。

      據他所知,leader之間還會暗暗向上argue資源,讓一線研發不用分心。

      Sam對此也有同感。

      他不是空間智能的原生實習生(此處一個doge保命),自己的老本行其實是自動駕駛。為了轉行,他特意放棄已經到手的offer,申請延遲一年博士畢業,并快速做決定,在港大師兄的背書下選擇來到京東探院實習。

      還在自動駕駛領域干的時候,他呆過北京不少廠。他回憶道,作為實習生,最多能爭取到十幾張卡就很不得了了,在有的廠實習生“都沒見過A卡”。

      到這邊實習,Sam從沒打過沒那么富裕的仗:分到的卡是其他廠實習時候的數倍不止。



      這個差距意味著,你可以跑更大的實驗、驗證更多的想法,迭代頻率也更快。

      除了算力,團隊還為實習生開放頂級API資源(暢享那種)、海量產業數據等等。

      核心差異三:氛圍

      層級隔閡與職場內耗是大廠飽受詬病的另一痛點。

      然而當問及團隊氛圍時,幾位同學的描述頻繁提到的關鍵詞卻是“兄弟一樣”“打打鬧鬧又能把事做好”

      正式員工和實習員工之間開放協作,技術問題全都擺在桌面討論。

      不過扁平化不是放任自由、不予管束。

      今年一月,團隊曾因上下游進度不一致導致了一些問題。

      團隊里不可避免地有了一些火星子。

      好在團隊整體負責人之一浩洋立刻出面緩和矛盾,并協調上下游團隊一起理清問題所在。

      在他的協調下,原本爭執不下的問題被快速抽絲剝繭,團隊重新對齊節奏,模型研發工作重回正軌。

      Eason覺得自己這幾個月最大的成長,不完全是技術上的,還有協作能力上的。“相比曾經,來這邊待了幾個月,更善于團隊協作了。”在一個高度協同的團隊里,每個人都在多方位加速進步。



      由于京東在全國多地有辦公室(哪怕在北京也有亦莊工區和海淀工區……題外話,有個海淀工區對海淀的實習崽們來說真的是大寫的贊),不少人的mentor可能并不base在自己的工作地。

      好在線上協作毫無障礙,實習生和mentor、leader之間都能保持定期的面談。

      來自大廠追趕者的大膽放手

      聽下來,京東對AI技術人才的“放手”可見一斑。

      實習生們轉述了公司高層的一句話:

      公司給足資源做創新,也允許我們有失敗。

      允許失敗,是大廠里很難得的底氣。

      JoyAI-Image-Edit 團隊并非一開始就鎖定空間模型方向,半年多時間里多次嘗試、碰壁、調整,公司始終沒有質疑或叫停,最終讓團隊堅定走上空間理解這條差異化賽道。

      至于給資源做創新,在探院,研究和工程不是對立的——你可以既做出好的產品,同時也發表好的論文。

      是的,京東探院支持實習員工發表學術論文。

      據我們所知,在頂尖大廠,AI組員發paper往往是被明令禁止的。

      Zony坦言,大廠一般都要求實習全勤,“但很多碩士研究生還沒有發表夠A類論文,實在分身乏術。”

      而在探院,只要與導師溝通確認,就能在主線任務外開展個人興趣研究,有成果即可發表。

      加上團隊內多模態、強化學習等方向的高手眾多,樂于交流點撥,有時候探討后說不定還能共同合作發篇論文。



      京東探院敢給實習生如此大的權責、資源、自由度,某種程度上,源于京東在AI領域的清晰定位。

      很明顯,在通用大模型領域,京東是個后來者。

      好消息是作為追趕者,京東沒有既有路徑的包袱,沒有“我們歷來這么做”的慣性,并且真誠地面向人才放開懷抱,歡迎他們的創造力和爆發力。

      更何況后來者京東明顯已經走出了一條“AI基建+模型能力+場景落地”的差異化的路。

      依托零售、物流、工業、健康、家政等物理世界的海量真實場景,這讓京東擁有其他大廠無法比擬的空間數據、具身智能數據壁壘。

      當然,想要留在牌桌上,一方面要拎得清自己的長處,另一個重點是還需要依托自己的優勢長期投入,同時愿意給年輕人時間、機會和清晰場景落地路徑。

      自2017年技術轉型至2025年底,京東累計研發投入已達1700億元,探院戰略升級、全球最大具身數據采集中心等算力與API平臺建設……都是真金白銀的長期投入。

      這樣的階段,正是青年人才的成長沃土。

      不需要在成熟體系里做螺絲釘,去成為體系搭建的支柱;不必遵循既定路線,去和團隊共同定義技術方向。

      采訪尾聲,四位實習生中已有兩位正式接收京東TGT全職offer。

      在最關鍵的成長期被給予信任、資源與舞臺,做出真正有行業影響力的成果,選擇留下,本就是最順理成章的結果。

      One More Thing

      你一定也能感受到,京東正在用一套不內卷、重長期、強信任的方式,和下一代技術人才共同成長。

      今年,京東頂級人才計劃TGT也首次開啟實習生計劃。

      TGT是京東推出的全球頂尖青年技術天才計劃,項目聚焦于有技術突破潛力、有社會價值的前沿課題,覆蓋多模態大模型、機器學習、搜索推薦、具身智能、高性能計算、AI Infra、安全等方向。

      TGT同學將收獲行業頭部薪資、超大規模算力資源、“技術導師+業務導師+成長導師”三導師制培養體系,以及專屬公寓等全方位保障,讓技術人能心無旁騖地投入AI前沿探索。

      它已經成為頂尖技術er選擇offer時候的核心考慮選項之一。

      對那些最聰明的年輕人來說,選擇心儀的offer就是去最需要你的地方,挑大梁、做大事,在從0到1的過程中定義自己的技術人生。

      比起成為一顆昂貴的螺絲釘,去定義一個智能時代的引擎,顯然更讓人興奮。

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