大模型算法工程师实习生（内容理解方向）

岗位描述
1、大模型应用与算法研发
参与大模型在内容理解场景中的应用与算法研发，围绕内容分类、语义理解、信息抽取、摘要及标签生成等任务开展研究与实验。
结合业务需求，探索提示词优化、检索增强及多模态理解等技术方案，提升模型在实际场景中的效果。
参与算法原型开发与业务验证，推动算法方案落地和迭代。
2、模型训练与优化
参与训练数据的收集、清洗、筛选及样本构建，提升训练数据质量。
参与大模型微调、训练实验及参数优化，分析不同训练策略对模型效果的影响。
跟进大模型及内容理解领域的相关技术，结合业务问题进行复现与验证。
3、模型评测与效果分析
参与评测数据集、评测指标及评测流程的建设。
分析模型输出和典型错误，定位问题并提出改进方案。
整理实验结果，撰写实验分析及技术文档，支持算法持续优化。

岗位要求
1、教育背景
计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业的全日制在校生。
本科大三及以上或研究生。
2、技术能力
熟悉 Python 编程，使用过 PyTorch 等深度学习框架，具备良好的代码实现和实验分析能力。
具备机器学习、深度学习基础，了解 Transformer 及大语言模型的基本原理。
了解自然语言处理或多模态内容理解相关技术，能够阅读相关技术文档和论文。
具备数据处理、模型训练和效果评估的基础实践能力。
3、个人特质
对大模型应用、模型训练及内容理解算法有浓厚兴趣。
具备良好的逻辑思维、学习能力和问题分析能力，愿意通过实验验证想法。
工作认真负责，具备良好的沟通能力和团队协作意识。
4、加分项
有大模型微调、参数高效微调（如 LoRA）、检索增强生成（RAG）等相关实践经验。
有文本分类、信息抽取、语义匹配或多模态内容理解相关项目经验。
有相关科研、算法竞赛或开源项目经历。
【实习要求】
全日制在校生，2026年11月可入职，可连续实习3个月及以上，6个月及以上优先。