千问-日常算法实习-垂类AI搜及 Agent 应用

在大模型技术浪潮中，我们需要你将前沿技术与工程实践深度结合，聚焦大模型搜索与 Agent 技术，推动相关前沿技术在 AI 原生应用中进行落地与效果突破，带来更惊艳的用户体验与价值

• 参与大模型搜索与 Agent 核心项目：基于大模型的语义表征与推理、搜索场景下的 LLM 能力优化、以及 Agent 技术在搜索链路中的应用等方向的算法研发与系统建设。

• 开展 Agent 技术创新与工程实现：设计实验方案、分析对比及消融结果，推动大模型 Agent 框架在通用任务以及高价值垂类任务等方向的落地，创造业务价值。

• 善用 AI Coding 工具（如 Claude Code、Qoder 等）提升研发效率，快速完成原型搭建、数据处理、模型训练与实验迭代。

• 跟踪大模型与 Agent 领域前沿进展：定期输出顶会论文解读，将前沿思路转化为可落地的技术方案。

1. 计算机/人工智能相关专业硕士及以上学历。

2. 扎实的编程基础，熟悉 Python，掌握 C/C++ 等至少一门系统级语言，具备良好的代码规范与编程习惯。

3. 掌握 PyTorch/TensorFlow 至少一个深度学习框架。

4. 对大语言模型（LLM）有深入理解和实践，熟悉 Prompt Engineering、微调（SFT/RLHF）、RAG、Agent 等主流技术路线；有大模型搜索或 Agent 技术相关项目经验优先。

5. 有搜推算法相关经验优先，能将算法方案高效落地到实际业务问题中。

6. 逻辑思维清晰缜密，具备将技术方案落地到实际问题解决的热情与执行力。

7. 具有项目或科研经历，能提供项目成果、论文、竞赛或专利等证明。

8. 可长期实习 3 个月以上，一周到岗 4 天以上。

加分项

• 有 RAG 系统、Agent 框架、模型部署与推理优化等工程落地经验。

有顶会论文发表经历。

• 具备优秀的沟通协作能力与自我学习能力，对前沿技术保持高度好奇心。