顺丰大模型算法工程师实习生
社招全职1-3年地点：深圳状态：招聘
任职要求
1、计算机、人工智能、数学等相关专业研究生，熟练掌握Python/C++，具备扎实的编程基础 2、熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，理解Transformer结构及主流大模型原理 3、对大模型技术栈（如vLLM、Dify、LangGraph等）有浓厚兴趣，具备快速…
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工作职责
1、负责大模型（LLM/多模态）核心算法的学习与探索，包括预训练、微调（SFT）、RAG及Prompt Engineering 2、参与多智能体（Multi-Agent）调度框架的设计与实现，探索高效的任务调度与协作机制 3、协助大模型在垂直领域（如AIOps、代码生成、智能问答）的应用落地，构建高质量数据集与评估体系 4、基于Dify、LangGraph、OpenAI Swarm等框架进行应用原型开发，并协助优化模型部署效率 5、跟踪学术界与工业界前沿技术，在导师指导下解决算法难题并推进产品化
包括英文材料
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
C+++
https://www.learncpp.com/
LearnCpp.com is a free website devoted to teaching you how to program in modern C++.
https://www.youtube.com/watch?v=ZzaPdXTrSb8
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
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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。
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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。
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