商汤研究算法实习生（量化智能方向）
任职要求
1、在读本科或研究生，专业不限； 2、 扎实的机器学习和数学基础，熟悉至少一个核心领域：大模型/智能体（后训练/强化学习/工具调用）或量化金融（因子挖掘/策略回测/组合优化）； 3、 优秀的技术和解决问题能力，能够快速搭建框架和实现算法； 4、强烈的自驱…
工作职责
我们是商汤科技研究院语言与推理部门的量化智能团队，致力于将前沿AI能力与金融分析深度融合，构建面向高价值决策场景的Super-intelligence智能体。依托公司的算力平台与数据资源，聚焦大模型推理、强化学习及量化策略的交叉创新，探索下一代智能交易决策系统的技术边界。现招研究算法实习生，可选大模型或量化方向，欢迎有兴趣的同学联系我们。 工作职责 1、方向（可选）：大模型/Agent算法研究、量化算法研究； 2、参与核心算法的设计、实现与迭代，推动研究成果向实际交易系统的转化； 3、跟踪大模型、强化学习、量化金融等领域的前沿进展，提出创新性研究思路； 4、撰写技术文档与研究论文，优秀成果有机会投稿顶会（ICML/NeurIPS/ICLR等）。
1. 跟进和研发大规模语言模型（LLM）的预训练、持续训练、SFT、RLHF 等技术； 2. 跟进多模态大模型（vLLM）预训练、SFT、RLHF等技术； 3. 研发基于多模态大模型的同款表征、同款识别算法； 4. 结合以上方向的探索和研究，撰写发表论文，和业界、学术界保持良好的交流。
1. 参与图像生成、图像编辑和文档理解其中一个方向的工作，围绕效果和速度，通过算法创新持续提升业务天花板； 2. 围绕扩散模型、生成加速、融合模型等方向，不断探索前沿算法，保持方案领先性，助力业务取得效果突破； 3. 围绕数据构建、vae、dit、moe、训练策略等环节，挖掘突破口，持续改进提升。
1. 主导或参与图像/视频生成大模型的核心算法研发，聚焦扩散模型及VAE的前沿架构创新优化，完成大规模分布式训练、数据流水线构建及算法工程化部署； 2. 推动视觉生成技术在夸克多产品线的场景化落地，解决实际工程问题，实现从算法原型到工业级系统的端到端优化； 3. 开展前沿算法研究，探索多模态后训练、可控生成及推理加速等方向，保持算法的领先性。
1.负责AIGC多模态大模型相关的算法模块的研发、架构设计、模型后训练、数据构建和效果评估等工作，包括各模态tokenizer设计，数据合成策略，以及跨模态融合后训练策略等，参与实现游戏领域定制化的文生图像/视频、图像/视频理解和编辑等多模态大模型的技术落地； 2.参与文本、代码、图像、视频等多模态内容的生成与理解相关算法研发与优化，熟悉包括RAG技术栈和Code理解/生成技术栈等，并支撑相应算法高效落地到游戏的各管线及工作流中； 3.进行大模型reasoning能力的相关算法探索，研究SFT/GRPO/self-play等技术，提高模型在游戏引擎代码库等场景涉及的推理任务上的表现，参与落地游戏领域具有业务问题解決能力的agent； 4.跟进大模型、多模态、强化学习、智能体的前沿算法技术研究，支持强化学习在游戏 bot 中的算法落地应用，把握AIGC生成技术的最新前沿技术发展趋势。