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大模型技术实习生-深圳

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地点：深圳薪资：薪资未公开日期：2025-11-13

岗位摘要

提示工程：设计、测试和优化高质量的Prompt，引导模型生成稳定、准确、符合预期的结果，探索最佳的交互范式；模型后训练与评估：协助收集和清洗数据，参与大模型的后训练工作，并对模型效果进行评估和分析，持续迭代优化

岗位职责

提示工程：设计、测试和优化高质量的Prompt，引导模型生成稳定、准确、符合预期的结果，探索最佳的交互范式
模型后训练与评估：协助收集和清洗数据，参与大模型的后训练工作，并对模型效果进行评估和分析，持续迭代优化
RAG/AGENT技术实践：参与利用检索增强生成（RAG）技术构建企业级知识库问答系统，或探索和实践基于大模型的Agent技术，赋予模型规划、调用工具和解决复杂任务的能力
技术调研与学习：跟踪大模型领域的最新技术动态和学术论文，将前沿的算法和技术应用到实际项目中
文档撰写：撰写清晰的技术文档，记录实验过程和结果，分享你的发现和见解

任职要求

教育背景：计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学、数学等相关专业的在校本科生、硕士研究生或博士研究生
编程基础：扎实的Python编程能力，熟悉常用的数据结构和算法
理论基础：熟悉机器学习/深度学习的基本概念，了解自然语言处理（NLP）的常用技术和模型（如Transformer）
热情与自驱力：对大模型和AIGC技术有强烈的兴趣和热情，具备优秀的自我学习能力和解决问题的能力
沟通协作：良好的沟通能力和团队协作精神，能够清晰表达自己的想法
实习时间：保证每周至少实习5天，能持续实习3个月以上者优先
有使用LangChain、LlamaIndex、Transformers等大模型相关框架或库的经验
了解或实践过大模型的Fine-tuning、Prompt Engineering、RAG等技术
有个人技术博客、活跃的GitHub账号，或参加过Kaggle、天池等数据科学竞赛并取得优异成绩
在GitHub上有与AIGC、LLM相关的个人项目或贡献

加分项

有使用LangChain、LlamaIndex、Transformers等大模型相关框架或库的经验
了解或实践过大模型的Fine-tuning、Prompt Engineering、RAG等技术
有个人技术博客、活跃的GitHub账号，或参加过Kaggle、天池等数据科学竞赛并取得优异成绩
在GitHub上有与AIGC、LLM相关的个人项目或贡献
对Agent、多模态等前沿方向有深入了解