【26届实习】算法实习生

1. 大模型算法研发：构建电商领域的大模型LLM底座，融合电商知识，快速落地业务。持续建设和优化NLP/LLM/CV/多模态模型预训练算法，利用相关技术（如RAG、Long Context、RLHF、COT等）提升模型的理解、推理能力。 2. 设计、开发和优化电商领域的自然语言处理算法，提高搜索、推荐系统的性能和效果。 3. 使用NLP/LLM/CV/多模态大模型，对搜索推荐全链路进行算法优化，改进商品创意生成、理解用户行为、理解商品内容等，以提升用户体验和系统智能化水平。 4. 大模型评估与调优：设计和实施算法评估框架，对模型性能进行监测和评估，并根据结果进行模型调优。确保系统的稳定性和可靠性。 5. 跨团队协作：与产品团队、工程团队和数据团队等紧密合作，理解业务需求，制定并实施相应的算法解决方案。 6. 持续学习与创新：跟踪最新的NLP/LLM/CV/多模态大模型研究进展，不断学习新技术和算法，将最新的科研成果应用到实际工程中，保持团队的竞争力。

1. 有良好的数据分析和挖掘能力，熟练使用数据分析工具和编程语言，有良好的团队协作和沟通能力优先。 2. 对新技术和算法有强烈的学习欲望，能够快速适应工作中的挑战。 3. 熟悉主流大模型的训练和微调流程、Prompt Engineering等，熟悉相关训练和部署工具的使用如Transformers、DeepSpeed、Megatron-LM等。 4. 熟悉深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，熟悉大模型的开发和优化。