软件研发实习生-AI方向

我们正在寻找一位技术扎实、责任心强的实习生，加入我们的客户交付团队。你将作为技术专家，负责将先进的大语言模型能力封装并交付给客户，确保模型在客户私有环境或云端的稳定、高效运行。 环境搭建与部署交付： 负责在客户本地服务器或云环境中，搭建复杂的大模型运行环境及相关依赖库的安装与校验。 执行模型的私有化部署脚本，完成模型的加载、热启动及初步的功能性验证，确保交付版本与测试版本一致性。 客户支持与调试： 配合销售了解客户现场，解决部署过程中遇到的硬件兼容性、网络通信及环境配置问题。 针对客户的私有数据，协助进行模型的微调（Fine-tuning）或提示词工程（Prompt Engineering）的前期数据准备与基础测试。 负责处理客户在使用过程中遇到的简单技术报错，如Key填写错误、响应超时等，并进行基础的系统日志分析。 运维监控与性能优化： 搭建基础的监控看板，跟踪模型服务的响应延迟、吞吐量及GPU利用率，协助客户进行基础的资源扩容或参数调整。 编写和维护标准化的部署文档、常见问题排查手册及客户运维指南，降低后续客户的维护成本。 反馈收集与技术协同： 收集客户在业务场景中使用模型的实际痛点和技术需求，形成书面报告反馈给研发团队，推动模型效果的迭代优化。 参与内部的技术分享会，复盘客户现场遇到的典型问题，沉淀知识库。

教育背景： 计算机科学、人工智能、软件工程、电子信息等相关专业本科或硕士在读（27届、28届优先）。 技术能力： Linux功底扎实： 熟悉常用的Linux命令，能够熟练在Ubuntu/CentOS环境下进行软件安装、网络配置和故障排查。 容器化技术： 掌握Docker的基本使用，了解Dockerfile的编写，有Kubernetes基础认知者优先。 Python编程： 具备良好的Python编程能力，熟悉常用的数据处理库，能够阅读和修改基础的模型调用脚本。 AI基础知识： 深度使用 OpenClaw， 了解Transformer架构、大语言模型的基本原理，熟悉HuggingFace模型库的使用，或有ModelScope（魔搭社区）模型下载与试用经验。 个人素质： 极强的抗压能力： 能够适应快节奏的项目周期，接受偶尔的短期出差或远程加班支持需求。 服务意识与沟通力： 具备良好的客户沟通技巧，能够用通俗易懂的语言向非技术人员解释技术问题。 文档习惯： 逻辑清晰，善于记录和总结，强迫症般的文档规范意识是加分项。 加分项： 使用 OpenClaw 及相关产品解决过工作生活中的具体问题。 有使用vLLM、TGI（Text Generation Inference）、FastChat等推理框架的经验。 深度使用 AI 工具，能够通过AI 编写脚本实现自动化运维任务。 对特定垂直领域（如金融、法律、医疗）的AI应用有了解或浓厚兴趣。