小鹏汽车大语言模型应用开发实习生
任职要求
1. 教育背景: 计算机、人工智能、软件工程等相关专业本科及以上学位。 2. 模型实战经验: 具备 LLM(如 LLaMA, GPT, Qwen 等)的实际使用、调优或应用开发经验。 3. 核心技能: (至少熟悉以下一项) - 有实际的 LLM SFT/RLHF 等微调经验,熟悉主流的微调框架(如 verl, Trinity-RFT, Axolotl, etc)。 - 有大规模应用服务部署经验,熟悉 Kubernetes、Docker 等容器化技术。 - 有 LLM 推理服务部署和优化经验,熟悉 vLLM/SGLang/Ray Serve 等。 - 有将 LLM 应用于人形机器人或自动驾驶相关项目的经验。 4. 编程与框架: 熟练掌握 Python,熟悉 PyTorch 等深度学习框架。具备良好的软件工程和代码习惯。 5. 沟通协作: 具备良好的沟通和团队合作精神,能快速学习和适应新技术。
工作职责
我们正在寻找对大语言模型(LLM)的应用落地、效果调优和系统效能提升充满热情的工程师。您将加入我们的核心研发团队,主要负责将先进的 LLM 技术转化为实际的业务价值,特别是在指令微调(SFT)、智能体(AI Agent)的设计与部署,以及应用基础设施(Infra)的优化。我们的目标是打造高效、可靠、智能的 LLM 应用解决方案,加速模型在人形机器人、自动驾驶、多模态等前沿领域的落地。 1. LLM 微调与应用落地:负责设计并执行 LLM 的指令微调(SFT)和对齐(如 RLHF/DPO)实验,以提升模型在特定应用场景(如代码生成、复杂推理、对话)的表现。主导模型效果的评估体系搭建和优化,确保模型输出的准确性、安全性和一致性。 2. 云端训练框架与效率优化:主导 LLM 微调(SFT/对齐)流程在云端环境下的效率优化,包括数据加载、多机通信、资源调度、框架稳定性等方面,确保 SFT 流程的高效、稳定和低成本运行。 3. 前沿应用技术追踪:紧密追踪 LLM 在 Agent 框架、长上下文处理、多模态交互等应用层面的最新研究与工程实践,并将其快速引入到产品线。 4. AI Agent 研发与部署:探索并实践基于 LLM 的 AI Agent(智能体) 框架,包括工具调用(Tool Use/Function Calling)、规划(Planning)、记忆(Memory)等核心模块的设计与实现。将开发的 Agent 系统集成到实际产品或业务流程中,提升自动化和智能决策能力。 5. 跨团队协作:与算法、数据和产品团队紧密合作,将模型优化成果快速产品化,并收集应用层的反馈来指导下一轮模型迭代。

1. 负责商汤SenseCore AI智算数据中心以及大模型应用开发平台等产品的项目落地交付软件设计、开发工作; 2. 在架构师的指导下,主导软件的开发、需求整理等工作。
1. 负责基于大语言模型的智能代码应用的开发,赋能整个软件开发流程,包括文档生成、代码生成、代码审查、故障定位等; 2. 按照软件开发流程,根据用户需求,完成应用的详细设计、开发、测试、上线等工作; 3. 持续优化智能应用的效果,包括优化prompt工程、建设评估能力、建设评估数据集等; 4. 与团队成员紧密合作,解决开发过程中遇到的技术问题。
1. 协同业务部门识别AI应用机会点,设计并落地面向具体业务场景的AI解决方案,提升业务流程效率与智能化水平; 2. 探索前沿AI技术,包括但不限于多模态大模型、Agent架构设计、RAG技术优化、工具调用链路设计等,并快速构建原型验证技术可行性; 3. 跟踪AI技术发展趋势,深度研究相关产品、开源项目、前沿论文,提炼核心技术要点并在团队中分享,推动技术创新应用; 4. 设计并实现企业应用各业务领域的AI增强解决方案,包括但不限于智能数据分析、自然语言处理、文本理解与生成、知识图谱构建等能力的整合; 5. 参与构建企业级AI中台能力,为各业务线提供统一的AI服务接口和能力抽象,实现AI能力的标准化输出和复用; 6. 参与制定企业AI能力建设规划,评估业务场景的AI适用性,提供AI赋能方案的技术可行性分析; 7. 参与AI应用的全栈开发,从模型调优到应用部署,具备端到端的实现能力; 8. 对复杂AI应用场景进行任务分解和流程优化,结合上下文工程、多轮对话管理、RAG架构设计等技术,通过实验验证解决方案的有效性和合理性。
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