本期嘉宾：博士毕业于史蒂文斯理工学院，研究方向是自然语言处理系统的鲁棒性和泛化性，以及从数据和训练角度高效迁移大语言模型到下游任务。现任亚马逊应用科学家，专注于代码大模型的研发。此前，她曾于宾夕法尼亚大学获得硕士学位。

本期内容：

1.研发岗的主要职责是通过快速迭代和实验来验证想法的可行性。

2.工程实现会交给工程团队，以解决延时要求和部署问题。

3.在工业界可以获得更多的计算资源，这对大模型的研究和应用至关重要。

4.工业界的研究者可以迅速获得来自同事和上级的反馈，这种及时性在学术界相对匮乏。

5.工业界的项目通常有明确的时间节点和交付要求，时间管理至关重要。

6.与求职岗位相匹配的实习经历可以增加求职成功率。

7.通过校友和人脉建立联系，推荐的机会往往比海投更有效。

8.面试通常包括电话筛选和现场面试，现场面试涵盖研究介绍、编程实现、基础知识、项目经历和系统设计。

主播：小石头

剪辑：楠木

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