【我们期望你】 本科及以上学历，专业不限，对Agent、大模型等AI前沿技术有浓厚兴趣并保持关注； 对AI原生应用与Agent方向充满热情，具备优秀的逻辑思维、语言表达能力与用户洞察力； 具备一定的审美能力，能通过原型等工具清晰表达产品想法； 了解大模型技术原理（如SFT、RL），熟悉system prompt工程与context设计者优先； 具备创新思维，敢于突破常规，能持续探索产品可能性； 有AI、Agent应用或相关平台实习经验者优先； 【我们能给你】 顶尖大模型团队的一对一指导与快速成长机会； 沉浸式的AI前沿技术氛围与丰富的实战项目经历； 具有竞争力的实习薪酬与团队福利； 实习表现优异者优先获得转正机会。 【实习要求】 工作地点：上海漕河泾（线下办公） 实习时间：每周至少4天，持续3个月以上 面向对象：2027届及之后毕业的同学

我们希望你 - 对 AI Agent 架构、强化学习、LLM 应用 有强烈兴趣； - 具备良好的 计算机科学、人工智能或相关领域基础； - 熟悉至少一种编程语言（Python 优先），了解基础的 深度学习框架（PyTorch / TensorFlow）； - 有自主学习与探索精神，热爱解决挑战性问题； - 若具备以下经验将加分： - 有 LLM Prompt Engineering / RAG / Function Calling 实践经验； - 曾尝试过 Agent 框架（如 LangGraph、AutoGPT、OpenDevin、CrewAI 等）； - 参与过 AI 研究、竞赛或开源项目。 实习信息 - 实习周期：3 个月起（可长期） - 工作模式：线下（上海） - 实习津贴：视能力与经验面议 - 提供：导师指导、真实项目机会、优秀者可转正 加入我们 如果你希望亲手打造下一代智能体，深入理解 AI Agent 的原理与边界，欢迎加入我们的团队，一起探索 AI 的未来！

计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业的硕士或博士在校生。 在多模态学习、大语言模型、智能体、强化学习等至少一个方向具备扎实的研究或项目经验。 具备优秀的问题分析与解决能力，能够针对模型训练与应用中的难点（如多模态对齐、长序列建模等）开展算法层面的深入探索与创新。 对技术前沿保持敏感，具备良好的团队协作意识和攻坚责任感。 加分项： 在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle等竞赛中取得突出成绩。 具备多模态、大模型或强化学习相关项目实战经验，有开源项目贡献者优先。 您将收获 参与定义下一代训练范式： 您的工作将直接贡献于一个旨在突破当前VLM/LLM能力上限的前沿项目，探索超越传统“数据驱动”的模型能力进化新路径。 掌握核心算法与工程能力： 您将深入实践并创新当前最先进的训练技术，获得在真实研究环境中将理论算法转化为实际性能提升的宝贵经验。 深度的专业成长： 与对AI技术有深刻洞察的导师和团队合作，在高强度、高挑战性的项目中快速提升您的科研与工程能力。 极具竞争力的回报与前景： 提供有竞争力的实习薪酬。 如果您对“如何让模型变得更聪明，像人一样更高效的记忆”这一根本性问题充满好奇，并渴望用算法创新而非数据堆砌来寻找答案，我们极力邀请您加入我们。

任职要求： 1. 熟练掌握 TypeScript、React、Next.js、Tailwind CSS。 2. 有前端状态管理（Redux、Recoil、Mobx、Zustand 等） 实战经验。 3. 熟悉前端工程化（Webpack / Vite / Turbopack）与组件化开发。 4. 了解实时通信技术（WebSocket、SSE）及应用场景。 5. 有复杂前端应用搭建经验者优先。 6. 对 AI 产品/Agent 系统 有兴趣，有相关项目经验优先。 综合素质： 踏实靠谱： 工作细致有耐心，责任心强。 抗压能力： 能接受 On-call（轮值待命）机制，面对突发故障能快速响应并处理。 沟通协作： 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能与开发团队（R&D）紧密配合，推动问题解决。 学习能力： 对新技术保持热情，具备快速学习并解决陌生问题的能力。

专业技能： 1. 熟练掌握 FastAPI / Golang 开发，具备扎实的工程能力。 2. 熟悉数据库设计与优化，具备 MongoDB / Postgres / Redis / 向量数据库 实战经验。 3. 了解分布式系统、消息队列、微服务架构。 4. 熟悉 LLM 应用开发（Prompt、上下文管理、函数调用等）。 5. 对 AI 产品/Agent 系统/自动化工作流 有兴趣，有相关项目经验优先。 综合素质： 踏实靠谱： 工作细致有耐心，责任心强。 抗压能力： 能接受 On-call（轮值待命）机制，面对突发故障能快速响应并处理。 沟通协作： 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能与开发团队（R&D）紧密配合，推动问题解决。 学习能力： 对新技术保持热情，具备快速学习并解决陌生问题的能力。

【我们期望你】 1.编程与数据工程： 精通Python，熟悉数据处理库（如pandas, numpy），具备大规模数据处理框架（如Spark, Dask）经验者优先。 2.数据采集技术： 熟悉爬虫框架（如Scrapy, Selenium等），具备反爬、逆向工程经验。熟悉常见网络协议（HTTP/HTTPS）和接口抓取，能高效提取复杂数据。 3.大模型技术背景： 熟悉LLM训练和数据处理流程，包括SFT、DPO、RLHF等后训练技术。 4.具备数据质量控制流程的设计和实现经验。 【我们能给你】 来自顶尖大模型团队的深度指导与快速成长机会； 优秀AI前沿氛围 + 丰厚实习薪酬 + 团队福利； 实习表现优异者优先转正

熟悉PyTorch深度学习框架； 熟悉Linux开发环境，熟悉Bash，C++和Python语言，精通分布式/多线程程序编程； 熟悉FSDP/Megatron等大规模训练框架，熟悉数据并行/模型并行/流水并行等常用分布式训练方案优先； 熟悉FP8/INT4等低精度训练技术者优先； 熟悉NV GPU高性能生态，有CUDA/Triton开发经验者优先； 熟悉RDMA高性能通信，有NCCL/NVSHMEM/Triton-distributed开发经验者优先； 每周可以实习4天及以上，可连续实习三个月以上。 具有复杂问题的分析和解决能力，有解决困难问题的自驱力与信心。 - 若具备以下经验将加分： 有算法背景，了解常见的大模型SFT/RL算法。 有开源经验，在mlsys相关背景的开源项目上贡献过代码。 实习信息 - 实习周期：3 个月起（可长期） - 工作模式：线下（上海） - 实习津贴：视能力与经验面议 - 提供：导师指导、真实项目机会、优秀者可转正