商汤研究院-大模型文档处理实习生

1. 参与文档场景相关的视觉算法技术研发和自然语言算法技术研发，包括但不限于文档识别，关键信息提取等。 2. 深入了解训练数据内容，跟踪业界前沿理论和方法，持续提升输出数据的质量。

1. 负责实现和迭代自然语言处理相关算法，支撑企业数字化业务中的自然语言理解和生成需求，例如信息抽取、文档分析、检索问答、对话交互等； 2. 与工程团队协作，将算法集成到产品中，支撑金融业务场景的迭代优化； 3. 负责某一细分领域的深入算法研究，包括但不限于基础模型开发、对齐研究、推理优化、SFT训练及Agent智能体开发； 4. 设计和开发基于大语言模型（LLM）的智能Agent，优化其在金融场景中的任务规划、工具调用及自主决策能力； 5. 维护相关研究和业务方向的基准（代码、数据、Prompt/Instruction等），将创新算法沉淀为论文、技术报告或专利。

1. 参与文档解析多模态大模型的研发，包括预训练、微调、指令对齐和推理优化； 2. 设计并实现高效的训练与推理系统，解决大规模文档数据处理、算力利用与模型优化问题； 3. 针对复杂文档场景，探索文本、版面（layout）、表格、公式、印章等多模态元素的解析方法； 4. 构建并优化文档解析全流程，包括数据预处理、模型训练、评测指标与工程化部署； 5. 结合业务需求，提出创新性方案并推动落地，形成可复现、可扩展的工程化体系。

1. 参与文档解析多模态大模型的研发和迭代，研发高效的强化学习训练与推理系统，解决大规模图文数据处理、算力利用及模型优化问题； 2. 设计并实现适用于多模态大模型的奖励机制，涵盖图文对齐、复杂推理、OCR/文档解析、表格理解、视觉问答、Agent 操作等多模态任务，探索创新性强化学习算法与多模态对齐方法； 3. 构建并优化多模态强化学习流程，包括数据生成、奖励模型训练、策略优化（如 PPO / DPO / GRPO 等）、模型评测与部署，实现模型能力的精准量化与持续优化； 4. 结合业务需求提出创新方案，推动 RL 优化后的多模态大模型在办公自动化、教育、金融等领域落地应用。