大模型应用开发实习生

• 深度参与大模型应用的研发实现，推动其在公司内部的实际落地，包括多轮对话、工具调用等能力； • 调研并探索前沿大模型应用技术（Agent、RAG、工作流编排、智能体协作等），推动技术在平台产品中的落地与创新，持续提升平台竞争力。 • 参与 公司 AI 平台工具链建设，支持大模型应用的开发、调试、部署与运维，提升整体研发效率和工程化水平； • 持续优化大模型应用的 性能、稳定性与可扩展性，在实际场景中验证和改进应用效果。

• 硕士研究生及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业； • 熟悉大模型应用开发框架，包括但不限于Langchain、LlamaIndex、Eino、Milvus、Faiss等，有实际应用开发和项目落地经验者优先； • 熟悉大模型主流应用场景，如RAG、Graph-based RAG、Agent等，有实际落地经验者优先； • 熟悉大模型相关技术，对大模型核心技术有深入的理解，包括但不限于模型架构、训练算法、优化策略等，有大模型SFT、RLHF等实操经验者优先； • 熟练掌握 PyTorch，具备Pretrain、LoRA 或 PPO、GRPO 等参数高效微调或强化学习落地经验者优先； • 熟练掌握 Python/Golang，了解常见后端开发框架（如 FastAPI、Flask、Django 等）； • 有代码分析 / Code Review 工具相关项目经验，对游戏 AI、基础设施或平台工具开发有兴趣。