算法实习生【大模型方向】

本岗位为大模型算法研发实习岗，将参与团队实际业务项目的算法落地工作，表现优秀者可获得转正机会（有正式 HC），适合希望积累工业界大模型实践经验、规划长期职业发展的同学。​【岗位职责​】 1. 大模型算法研发与落地：根据企业实际项目需求，开展大模型相关算法调研与工程实现，覆盖全流程工作，包括实验数据清洗与预处理、适配场景的最优模型选型、面向业务需求的定制化微调（如任务适配微调）及模型推理性能优化（如速度、资源占用优化）； 2. 模型评估与性能迭代：设计并构建符合项目场景的模型评估体系（如效果指标、效率指标），持续跟踪模型性能表现，通过技术调优（如参数调整、数据增强）推动指标迭代，确保模型效果达到或超越业务预期目标。； 技术协作与落地支持：配合算法团队完成技术方案讨论、实验结果复盘，协助整理研发文档（如算法设计文档、实验报告），保障大模型技术在业务场景中的稳定应用。​【任职要求​】 1. 具有自然语言处理（NLP）、计算机科学与技术、模式识别与智能系统、计算机视觉等相关专业，本科及以上学历； 2. 熟练掌握 Python 编程语言，精通 PyTorch、HuggingFace Transformer 等主流深度学习框架，能独立完成模型选型、算法代码实现与实验调试；​3. 了解 Linux 操作系统基础操作（如命令行、文件管理、环境配置），可适配算法研发的日常工作环境； 4. 每周保证至少 4 天出勤（线下），实习总时长不低于 4 个月，能稳定参与项目全周期研发； 【加分项】 ● 有大模型微调相关实践经验，包括但不限于 RLHF（强化学习人类反馈）、DPO（直接偏好优化）、SFT（监督微调）；​● 具备大模型知识增强、参数高效微调（PEFT，如 LoRA、Prefix Tuning）等技术落地经验；​● 有工业界算法项目实习经历，或曾独立完成大模型相关 Demo 开发（可附项目链接）。