大模型算法实习生-Large Model Algorithm Trainee Intern(J19017)

多模态大模型研发：参与芯片领域多模态大模型（MLLM）的研发，探索大模型在EDA工具、电路设计、版图优化等场景的应用；

智能体机制构建：协助构建芯片设计领域Agent的长短期记忆机制和自进化能力；

工具集成与优化：参与大模型在EDA工具中的集成与优化，探索AI辅助芯片设计的新方法；

前沿跟踪与论文产出：跟踪学术界和工业界最新进展，复现和改进前沿算法，撰写高质量学术论文，推动在NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ACL、ICCAD等顶级会议投稿；

业务落地协作：与EDA业务方紧密合作，推动MLLM在实际芯片设计流程中的落地应用。

教育背景与专业知识：计算机科学、电子工程、微电子等相关专业，硕士或博士在校生，优秀的本科生也可考虑；

专业技能与资格：熟悉深度学习基础理论，有多模态大模型、计算机视觉、自然语言处理等相关项目经验；熟练掌握Python，能使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架；了解芯片设计和EDA工具者有相关项目经验者优先；在NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ACL、ICCAD等顶会有论文发表或投稿经验者优先；

其他要求：具备扎实的科研能力，能独立开展前沿技术研究并撰写高质量论文；具备良好的团队协作能力和沟通能力，对AI与芯片的交叉领域有浓厚兴趣。