大模型算法实习生

1.智能座舱场景下的多模态（舱内外语音、舱内外视觉、车身状态参数等模态）大模型的指令微调、偏好对齐等阶段的工作，包括但不限于数据迭代、模型训练、模型自动化评测等环节。

2.搭建训练数据处理Pipeline，推动汽车座舱场景的音视频、文本等数据闭环，结合模型反馈进行数据动态筛选与更新，包含但不限于数据的质量评估、清洗、格式化、分类等。调优训练数据配比，持续构建与优化数据集。

3.基于多模态大模型，适配智能座舱场景中各类下游应用（乘客复杂意图理解，情绪健康关怀，GUI Agent等），探索大模型以及相关人工智能技术在车载场景的落地方案。

4.密切追踪国际多模态大模型领域的最新研究成果与发展趋势，积极引入先进理念和技术，保持技术的领先性

1. 计算机、电子信息、自动化、数学等相关专业硕士及以上在读；

2. 扎实的 Python 编程功底，熟悉 PyTorch 及常用生态；

3. 对AI大模型感兴趣；

4. 每周可实习 4–5 天，连续 3 个月及以上