Job Description

大模型算法实习生-金融方向

北京

校招

实习

互联网 / 电子 / 网游

职位描述

我们正在寻找对大模型技术、智能系统和复杂专业场景应用感兴趣的博士生，参与大模型的算法研究与系统落地，聚焦金融工作能力提升。你将有机会围绕模型训练、推理增强、Agent 工作流和能力评测等方向开展研究，探索大模型在真实业务与专业任务中的应用边界。 我们鼓励将实习期间的研究积累沉淀为高质量成果，包括论文、开源项目、技术报告或可复用的模型与工具，推动大模型技术在专业场景中的应用。工作内容： - 参与大模型的训练、微调、对齐与推理优化，提升模型在专业任务中的理解、分析和生成能力。 - 面向真实场景设计数据构建、合成、清洗与质量评估方案，维护高质量数据管线，建设高质量训练、评测数据集及基础设施。 - 探索工具调用、Agent 工作流等技术在复杂任务中的应用。 - 研究模型在事实性、推理能力、稳定性、可靠性和长文本处理等方面的表现，并进行系统分析。 - 结合具体业务场景开展算法实验，包括信息抽取、文档理解、问答、报告生成、知识检索和智能分析等任务。 - 参与模型能力评测体系建设，设计具有挑战性的任务、参考答案和评价标准，识别模型能力边界。 - 与研究、工程和业务团队协作，完成算法原型开发、实验验证和成果落地。

职位要求

• AI、计算机、自然语言处理、机器学习、数据科学或相关交叉学科的在读博士生。 - 具备扎实的机器学习、深度学习和自然语言处理基础，有较好的科研训练和独立研究能力。 - 熟练掌握 Python，具备良好的算法实现、数据分析和研究原型开发能力。 - 熟悉大语言模型的基本原理及训练、微调、推理和评测方法。 - 了解Agent、工具调用、提示工程、模型对齐或多智能体协作中的一项或多项技术。 - 能够从真实问题中提炼研究方向，设计合理的实验方案，并判断实验结果的有效性与局限性。 - 具备良好的英文文献阅读、技术表达和团队协作能力。 - 能够保证 3 个月及以上每周 5 天的实习周期。 【加分项】 - 有大模型、Agent、垂类模型或复杂专业场景智能应用相关的研究或开发经验。 - 有高质量开源项目，或在开源社区有实质性贡献。 - 在人工智能、机器学习、自然语言处理或相关领域发表过论文。 - 有模型训练、数据工程、数据管线、评测基准建设或推理系统优化经验。 - 了解金融、经济、企业服务等专业场景，或对行业知识建模和智能分析感兴趣。 - 有较强的论文复现、快速学习和工程落地能力。 【实习收获】 - 参与真实的大模型算法研究与应用项目，接触从数据、训练、评测到落地的完整流程。 - 与研究人员和工程团队协作，深入理解大模型在复杂专业场景中的应用方法。 - 优秀成果可进一步沉淀为论文、开源项目、技术报告或内部研究成果。 - 根据个人兴趣和能力，可在模型算法、Agent、数据构建、评测体系等方向深入发展。 - 实习期间可使用团队现有的 GPU 计算资源、模型训练与推理环境，以及配套的数据处理和实验工具。参与真实金融业务问题的算法研究。

投递