研究型实习生-垂域大模型算法

参与风险域基座大模型的技术点研究，包括但不限于预训练、后训练、多模态、Agentic、生成理解统一、数据合成、Self Play等

深入探讨技术点，形成学术论文和优秀开源项目，并参与基模技术报告的撰写

有机会直接参与日均百亿级流量业务的底层基模建设，真实体验大规模训练、大规模数据、大规模业务的联动

硕士研究生及以上学历，计算机、人工智能、软件、统计和数学专业优先；

熟悉大模型相关技术，有完整的科研训练，能够独立研究一些技术探索，并有明确产出如顶会（包括但不限于CVPR、NIPS、ICML、ACL、ICLR、EMNLP等）、高含金量比赛金牌如Kaggle等、

有扎实的编码基础，对计算机基础深入了解，且熟悉pytorch等深度学习框架

有大模型高价值项目经验、亲身训练经验者优先

积极乐观、有良好的沟通合作能力、有饱满的技术热情