花小猪打车-算法实习生

探索大语言模型及智能体在复杂交易市场中的前沿应用，围绕供需、定价、匹配、营销和治理等场景，研究市场理解、用户行为建模、内容与策略生成、因果推理及自主决策等关键问题。

参与领域数据构建、数据合成、模型后训练及评测体系建设，探索 SFT、偏好优化、强化学习、Agentic RL 等方法，提升模型生成与决策的准确性、可控性、可靠性和泛化能力。

结合真实业务数据搭建实验与验证闭环，通过离线评测、市场仿真、Bad Case 分析及线上实验持续迭代模型，推动前沿研究转化为实际业务效果及高质量技术成果

本科及以上在读，计算机、人工智能、数学、统计、运筹学、经济学等相关专业优先，优秀本科生及硕博研究生均可。

具备扎实的机器学习、深度学习和大语言模型基础，理解 Transformer、模型预训练与后训练原理，并在生成式模型、强化学习、Agent或推理优化等至少一个方向有实践经验。

熟练掌握 Python 和 PyTorch，具备良好的算法实现、数据处理与实验调试能力；有 Transformers、DeepSpeed、veRL、vLLM 等训练或推理框架使用经验者优先。

具备较强的研究能力，能够独立完成文献调研、论文复现、问题定义、实验设计和结果分析，对开放性、探索性问题有持续钻研的热情。

具备良好的业务理解和数据敏感度，能够将真实市场问题抽象为可研究、可评测的算法问题；有推荐搜索、广告营销、因果推断、强化学习、时间序列、博弈论或运筹优化经验者优先。

在 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、KDD、AAAI 等会议发表论文，或有高质量开源项目及算法竞赛经历者优先；自驱严谨，具备良好的沟通协作和技术表达能力。 注：若有其他疑问 可邮件咨询internrecruit@didiglobal.com