大模型应用开发实习工程师

负责基于大语言模型的金融智能体开发和优化。

1. 扎实的编程能力，熟练掌握Python，同时熟悉至少一门强类型语言（如Rust、C++等）。了解CUDA/PTX等硬件加速技术，能够进行基础的并行计算优化。

2. 熟悉Transformer系列模型的原理和应用场景；掌握常用有监督学习和强化学习算法在模型精调场景中的应用方式。

3. 了解分页注意力、KVCache、prompt前缀缓存等常用推理优化方法。

加分项：

1. 对下一代LLM的发展方向有独到见解。

2. 对稀疏注意力在有限硬件上的高效计算方式有创新思路。

3. 对使用多维异构时序数据训练多模态Transformer有创新思路。

4. 具有ACM/ICPC、IOI、NOI等竞赛获奖经历。

5. 主导或核心参与过大型AI金融项目的开发与实施，在模型构建、系统优化、业务落地等方面有突出贡献。