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百度大模型算法实习生(J92492)

实习兼职MEG地点:北京状态:招聘

任职要求


- 具有一个或多个领域的理论背景和实践经验:机器学习/数据挖掘/深度学习/信息检索/自然语言处理
- 熟悉C/C++语言编程,熟练掌握linux平台、shellpython脚本编程。 熟练使用常用算法数据结构 
- 热爱互联网,有强烈的上进心和积极的工作态度,良好的自我驱动能力,较好的团队合作精神,善于学习和运用新知识
- 有算法类竞赛奖或发表过学术论文者优先

工作职责


- 模型能力优化:面向百度搜索业务进行基础模型优化,包括但不限于 MoE 稀疏化策略、预训练任务设计、Post-Training 任务优化,基于强化学习的推理能力增强等工作
- 模型成本优化:通过优化 MoE 路由策略、Latent Attention 结构优化等手段,提升推理效率,降低部署成本
- 算法研究与创新:组内工作发表于 ACL/NeurIPS/ICLR 等会议,积极跟踪学术界和工业界技术进展,设计并实现相关算法创新,推动搜索基础模型的持续进步
- 跨团队协作:与数据科学家、架构工程师等跨职能团队紧密合作,确保算法方案能够有效落地
包括英文材料
机器学习+
数据挖掘+
深度学习+
信息检索+
NLP+
C+
C+++
Linux+
Bash+
Python+
脚本+
算法+
数据结构+
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实习网易有道

参与前沿大模型算法的研发与落地应用,方向包括但不限于:智能 Agent、Deep Research、多模态大模型、检索增强生成 (RAG) 等; 紧跟领域最新技术动态,探索创新算法方法,并积极推动科研成果的产出; 参与技术方案讨论、算法设计与实现、模型训练与优化等研发工作,保证项目进度和研发质量; 持续学习和掌握最新的大模型相关技术,并应用于实际产品和项目中,解决实际问题。

更新于 2025-06-18
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实习内容理解

工作职责: 1. 真实业界数据的处理分析:定性分析、定量评估数据质量、对数据采集和处理方案不断优化改进; 2. 模型开发:参与Qwen、Llama等开源LLM的训练微调、量化和部署实践,追踪业内前沿,达到领先的性能指标; 3. 结合小红书丰富的工业场景,根据实际业务需求进行技术落地和创新。

更新于 2025-09-23
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实习大模型

1、探索下一代AI搜索范式,从底层模型架构和训练方式角度出发,研发AI搜索大模型,在推理速度,幻觉,回答准确性等方向进行突破; 2、探索新一代大语言模型基座架构,以高效推理模式为核心优化目标,探索全新模型结构和scaling law。 3、在工作中能快速成长,积极探索前沿技术,解决好业务中遇到的实际问题,完成数据处理、建模和工程上线,对AI技术始终保持热爱,实习期间可发表论文。

更新于 2025-08-19
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实习D12518

团队介绍:负责大语言模型技术在快手智能研发场景的研究和应用,负责代码生成大模型的性能优化和定制化改进,以提升公司整体研发效率为目标,推动大模型技术在代码理解、代码自动生成、代码审核等研发流程中的落地应用。主要工作方向包括: 1、为公司研发团队提供基于更高性能代码生成大模型的编码辅助工具; 2、探索推理加速、超长上下文能力等大模型优化方法; 3、数据建设、指令微调、偏好对齐等模型训练范式优化。

更新于 2025-06-05