大模型算法实习生

1、调研大模型（如LLM、多模态模型）的核心算法细节与实现，跟进学术界与工业界前沿进展，分析不同领域模型发展的技术路线；
2、参与各种推理优化算法调研与实现，包括模型量化、KV量化、投机采样、vLLM框架加速等；
3、探索大模型的应用技术（Prompt Engineering、Agent设计）及部署方案，具体应用需要涉及微调。

1、计算机科学、人工智能、数学等相关专业硕士/博士在读，或具备同等能力；
2、熟练使用PyTorch/TensorFlow等框架，熟悉Transformer架构，有vLLM/Ollama部署经验优先；
3、熟悉Python, C++编程；
4、熟悉NLP/CV基础任务，了解主流大模型（如LLaMA、Deepseek、Qwen、CLIP等）的技术细节；
5、深入理解机器学习、深度学习理论，对数学优化、概率统计有较强功底；
6、强烈的技术热情，能快速学习并解决复杂问题；
7、良好的团队协作和沟通能力。