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• 北京
• 硕士
• 在校/应届

• 大模型
• 研究助理

主要职责： 研究AI大模型的关键能力，结合行业场景和数据，解决大模型系统化过程中的挑战，包括但不限于模型的微调、RL训练、LLM记忆、推理、规划等； 研究DeepSeek R1模型的使用及优化，包括使用R1训练和推理行业大模型，以及蒸馏行业小模型； 跟踪大语言模型的前沿技术，推动生成效果达到领先水平，持续提升业务效果天花板； 职位要求 技术背景： 计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的在读博士或高年级硕士，基本可以全职实习，实习期约6个月（表现优秀者毕业后优先留任）； 在机器学习算法或AI工程领域有深厚的理论基础和实直聘践经验。 大模型技术能力： 熟悉DeepSeek R1原理以及强化学习知识； 深入理解大语言模型（LLM）的基本原理，包括Transformer架构、注意力机制、预训练和微调技术； 熟悉大模型的优化技术，如LoRA、P-Tuning、RLHF（基于人类反馈的强化学习）等； 具备模型推理和规划能力，熟悉Chain-of-Thought、Prompt Engineering等技术。 编程与工具： 熟练掌握Python，熟悉PyTorch、TensBOSS直聘orFlow等深度学习框架； 熟悉分布式训练框架和模型部署工具。 软技能： 具备强烈的工作责任心和自驱力，能够独立解决问题； 良好的沟通协kanzhun作能力，能够与跨职能团队高效合作。 加分项 大模型实战经验： 有大模型预训练、微调、应用经验，熟悉LLM相关技术栈（如HuggingFace、LangChain、LLamaIndex）； 在相关领域发表过顶会论文或参与过开源项目贡献。 AI基础设施经boss验： 熟悉AI基础设施技术栈，包括GPU、分布式系统、高并发数据处理、向量数据库、图数据库