大模型技术实习生

我们正在寻找对大模型算法研究充满热情的实习生，共同推动AI在大语言模型，数学建模，数学推理和发展。你将有机会深入研究强化学习，LLM、RAG和Agent等前沿技术发表高水平学术论文，并直接参与到提升我们的产品与服务的实际工作中，对技术创新和业务发展产生实质性影响。 【大模型微调方向】 岗位要求： 1.学历要求：本科学历及以上； 2.熟悉pytorch，jax基本神经网络框架，attention机制等； 3.大模型方面：熟悉大模型基础知识，包括预训练，微调，RLHF； 4.专业经验：有AI或机器学习领域的实际工作经验，包括数据分析、特征工程, 模型融合、大规模数据并行处理、分布式计算； 5.时间承诺：获得导师同意，能够保证至少3个月的实习期，每周至少3天的工作时间。 【数据合成方向】 岗位职责： 1.与项目及产品团队紧密合作，理解业务/产品背景与需求； 2.结合运筹学与大模型相关技术，构造种子数据，基于不同场景进行数据合成与扩充； 3.与其他算法工程师紧密合作，通过模型反馈改进合成数据pipeline； 4.跟进运筹优化/大模型相关技术的业界发展，并合理的运用到实际产品中； 5.对项目中使用到的算法技术进行归纳整理，完成相关技术沉淀工作。

任职要求： 1.运筹学/工业工程/系统工程/管理科学等专业优先； 2.熟悉各类型的运筹优化模型，如网络流、TSP、VRP、选址、排产排程等； 3.能熟练调用优化求解器及相关接口，如 CPLEX，Gurobi，SCIP 等，或完整实现过启发式算法的开发； 4.熟练掌握 Python/Java 语言，较强的数据处理能力，对JSON、XML等数据格式有基本的理解； 5.具有较强沟通能力，学习能力、自我驱动能力、责任感和团队协作能力 6.加分项，熟悉大语言模型 prompt工程。 加分项： * 有在大型语言模型或多模态模型，或强化学习相关项目经验。 * 有知名开源库的开发、贡献或维护经验。 * 在ACM、Kaggle、天池等竞赛中获奖。 加入我们，你将获得： * 计算资源: 多机多卡A100/H100。 * 有机会在高水平会议与期刊发表论文(有教授指导)。