百度大模型算法工程实习生（J91459）
任职要求
-本科及以上学历在校生，可尽快到岗，线下实习4个月及以上 -研究并掌握当前主流的深度学习框架，如PyTorch、PaddlePaddle等，并了解其设计和实现原理 -了解大模型相关技术，有相应的实践经验 -有较强的编程、算法实现、文档撰写能力，基础扎实，掌握常见的设计模式，…
工作职责
-参与百度大模型平台、AI平台的开发和支持 -辅助承担大模型、多模态模型，强化学习算法等在国产硬件上的适配和优化 -参与相关应用工程的配套开发 -参与前沿AI技术的调研和落地
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：隐私和数据保护办公室，负责与法律/安全/Eng/Prod/OPs团队合作，在隐私和数据保护领域支持字节跳动相关国际化产品。 1、优化大模型Prompt，提高模型的响应质量和准确性；学习并应用最新的算法和技术，提高模型的性能； 2、清理、处理和准备用于训练和验证的海量数据集，确保数据质量和一致性，为模型训练提供可靠的数据基础； 3、进行模型的训练和测试，参与数据标注和结果分析；实验新算法和模型结构，记录和分析实验结果； 4、开发和维护与模型相关的后端服务和API，实现高效的服务器端代码，确保系统的稳定性和高效性； 5、提供技术支持，解决模型在实际应用中的问题；撰写技术文档，总结实验结果和经验教训。
【团队介绍】 聚焦大模型与高德核心业务的深度融合。围绕用户出行、搜索、导航、POI发现、行程规划等亿级流量场景，我们探索如何通过大语言模型（LLM）、多模态大模型、强化学习与推荐系统的协同创新，提升用户交互体验与业务转化效果。 【岗位职责】 1. 参与高德地图 AI 对话 Agent 相关算法研发，包括对话理解、任务规划、工具调用、多轮对话管理等； 2. 探索大模型在地图场景下的应用，如 Prompt 工程、RAG、SFT、RL Training、Agent 框架优化等； 3. 协助构建高质量对话数据集，参与模型训练、评估与上线迭代； 4. 跟踪前沿技术，复现并改进相关方法，推动技术创新。
负责面向小米汽车及生产环节的大模型及各类机器学习模型的算法开发与优化； 推动相关算法在实际业务中的落地应用； 保障模型的高效性能和可扩展性； 参与团队的算法创新与技术攻关。
模型训练与优化 1. 负责问答对话系统的算法设计与优化。 2. 从事自然语言处理前沿算法技术的研究，探索落地应用，包括大模型预训练、后训练等。 3. 优化小爱同学的问答对话体验，针对实际问题设计解决方案，优化产品效果。 算法研究与创新 跟踪大模型领域的前沿研究成果，研发的技术应用到小爱同学中，并将相关工作撰写成学术论文在学术会议/期刊发表。