理想汽车大模型智能体算法实习生（Prompt & Context Harness 方向）
实习兼职整车研发地点：北京状态：招聘
工作描述
任职要求 我们希望你 - 学历：2027 年及以后毕业的硕士/博士，计算机、人工智能、NLP 等相关专业，研二优先。 - Python或其它语言：能独立完成数据处理、实验脚本、评测流水线，代码质量整洁。 - LLM 基础：理解 Prompt Engineering 范式（Zero/Few-shot、CoT、ToT），有 OpenAI/Claude 等 API 调用经验。 - 实验思维：能将模型回复变好了拆解为可测量指标（成功率、Turn 数、Latency），用数据说话。 - 自驱：能在模糊需求下自定义评测标准，不依赖完整 spec 才能启动。 加分项 - 有 Context 压缩 / RAG 检索 / Memory 机制的工程或研究经验 - 参与过 LLM 评测 Benchmark（MT-Bench / 自定义 benchmark）的构建 - 熟悉 Ag…
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包括英文材料
学历+
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
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.
脚本+
[英文] Scripting language
https://en.wikipedia.org/wiki/Scripting_language
https://zhuanlan.zhihu.com/p/571097954
一个脚本通常是解释执行而非编译。脚本语言通常都有简单、易学、易用的特性，目的就是希望能让程序员快速完成程序的编写工作。
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
Prompt+
https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/prompts/introduction-prompt-design
A prompt is a natural language request submitted to a language model to receive a response back.
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/concepts/prompt-engineering
These techniques aren't recommended for reasoning models like gpt-5 and o-series models.
https://www.youtube.com/watch?v=LWiMwhDZ9as
Learn and master the fundamentals of Prompt Engineering and LLMs with this 5-HOUR Prompt Engineering Crash Course!
RAG+
https://www.youtube.com/watch?v=sVcwVQRHIc8
Learn how to implement RAG (Retrieval Augmented Generation) from scratch, straight from a LangChain software engineer.
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