AI算法开发工程师实习生

岗位职责： （1）算法研发与探索：在导师指导下，参与机器学习、深度学习模型的研发工作。深入理解CNN、Transformer等主流架构，协助进行模型的搭建、训练与基础调优，解决模型过拟合、欠拟合等问题。（2）前沿技术调研：跟踪AI领域前沿技术（如多模态、大模型微调、RAG系统等），开展文献阅读与可行性验证，输出技术调研报告，为团队技术迭代提供支持。（3）工程化协助与数据处理：协助算法模型的工程化落地，参与数据清洗、特征工程策略的实施。学习并使用PyTorch/TensorFlow等框架，编写规范代码，配合完成模型从训练到部署的流程（涉及FastAPI、Docker等工具）。（4）业务支持与协作：深入理解业务场景（NLP、CV或垂直领域），将业务需求转化为技术任务。与产品、研发团队紧密协作，参与项目全生命周期的执行，负责模型上线后的基础监控与效果分析。 岗位要求： （1）统招本科及以上在读学历，985、211、硕博优先，计算机科学、软件工程、人工智能、数学、统计等相关专业背景。具备扎实的数学与统计学基础，精通线性代数、概率论与数理统计、微积分及最优化理论，能从数学层面推导与理解算法逻辑。（2）核心技术能力：编程基础：熟练掌握Python编程，能熟练使用NumPy、Pandas、Scikit-learn等数据处理库。框架应用：熟悉PyTorch或TensorFlow至少一种深度学习框架，有课程大作业或个人项目实战经验。算法认知：对机器学习、深度学习有浓厚兴趣，了解主流模型架构（如CNN、Transformer），具备独立复现基础算法的能力。工程素养：了解Git版本控制、Docker容器化等基础工程工具，具备良好的代码规范和学习习惯。（3）有AI相关项目落地经验，能展示独立负责的算法项目成果或GitHub开源项目，熟悉大模型微调技术（如LoRA、QLoRA）或有相关实践经历，在CVPR、ICML、ACL等顶会发表过论文，或在Kaggle、天池等算法竞赛中获得优异成绩，有技术博客分享习惯，对新技术有强烈的探索欲的优先。