理想汽车大模型评测实习生
任职要求
1. 熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，具备扎实的算法与数据结构基础； 2. 拥有一定的数据处理与分析能力，能熟练使用常见的数据分析工具（如 Pandas、NumPy、Matplo…
工作职责
1. 参与多模态（文本、语音、图像）模型评测； 2. 针对大模型在实际业务中的落地场景（如代码生成、知识问答、长文本摘要），设计测试用例，定位模型幻觉、偏见、安全性等问题； 3. 研究并扩展评测数据集，构建多样化业务场景； 4. 前沿技术研究与创新，跟踪大模型评测领域最新进展。
一、岗位工作内容 （一）大模型数据处理与标注 1.对大模型生成的数学题结果，依据数学知识准确判断答案对错，并按规范进行标注。 2.深度剖析答案解析过程，核查其准确性与逻辑性，若有错误或不清晰处详细记录。 3.围绕数学题从多方面标注关键信息，如难度、知识点等，助力大模型优化。 4.结合大模型标注结果，对其标注结果进行数据分析。 （二）数据采集工作 1.依照词典笔更新需求规划数据采集方案，明确采集途径与时间安排。 2.严格检查采集数据质量，按标准分类存储，为词典笔迭代提供有力数据支撑。 二、岗位要求 （一）知识技能 1.数学功底扎实，熟悉小初高大学数学知识，能精准判断数学题答案与解析。 2.掌握数据采集流程与工具，会基本信息检索与处理，了解数据标注流程规范。 （二）个人素质 1.工作认真负责，对数据质量高度负责，注重细节。 2.学习能力强，能快速掌握新知识技能以适应工作。 3.具备团队协作精神，能与同事有效沟通合作。 （三）教育背景 本科在读及以上学历，数学、统计学、计算机科学、信息管理等相关专业优先。 （四）其他要求 1.每周出勤 5 天，实习时长最少3个月，4个月以上优先。 2.熟练使用 Word、Excel 等办公软件。
负责智能硬件相关图像生成、多模态OCR算法训练、调优与评测； 参与多模态大模型在教育领域的研究和应用探索； 协助团队完成相关技术文档的整理与撰写。
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。
1、研发面向云计算底座海量数据的大模型，包括但不限于代码大模型、全模态、大规模图学习等领域相关的大模型的应用算法研发； 2、参与大模型应用研发全流程的工作，包括但不限于模型算法设计、代码开发、训练、部署优化、调试、评测；技术创新如专利、论文的撰写；外部技术影响力交流等； 3、推动大模型在DevOps提效、内外部智能体业务应用、爆款AI原生应用、安全和技术风险防控等场景的业务落地；