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千问-日常算法实习-垂类AI搜及 Agent 应用

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岗位职责

在大模型技术浪潮中,我们需要你将前沿技术与工程实践深度结合,聚焦大模型搜索与 Agent 技术,推动相关前沿技术在 AI 原生应用中进行落地与效果突破,带来更惊艳的用户体验与价值 • 参与大模型搜索与 Agent 核心项目:基于大模型的语义表征与推理、搜索场景下的 LLM 能力优化、以及 Agent 技术在搜索链路中的应用等方向的算法研发与系统建设。 • 开展 Agent 技术创新与工程实现:设计实验方案、分析对比及消融结果,推动大模型 Agent 框架在通用任务以及高价值垂类任务等方向的落地,创造业务价值。 • 善用 AI Coding 工具(如 Claude Code、Qoder 等)提升研发效率,快速完成原型搭建、数据处理、模型训练与实验迭代。 • 跟踪大模型与 Agent 领域前沿进展:定期输出顶会论文解读,将前沿思路转化为可落地的技术方案。

职位要求

  1. 计算机/人工智能相关专业硕士及以上学历。
  2. 扎实的编程基础,熟悉 Python,掌握 C/C++ 等至少一门系统级语言,具备良好的代码规范与编程习惯。
  3. 掌握 PyTorch/TensorFlow 至少一个深度学习框架。
  4. 对大语言模型(LLM)有深入理解和实践,熟悉 Prompt Engineering、微调(SFT/RLHF)、RAG、Agent 等主流技术路线;有大模型搜索或 Agent 技术相关项目经验优先。
  5. 有搜推算法相关经验优先,能将算法方案高效落地到实际业务问题中。
  6. 逻辑思维清晰缜密,具备将技术方案落地到实际问题解决的热情与执行力。
  7. 具有项目或科研经历,能提供项目成果、论文、竞赛或专利等证明。
  8. 可长期实习 3 个月以上,一周到岗 4 天以上。 加分项 • 有 RAG 系统、Agent 框架、模型部署与推理优化等工程落地经验。 有顶会论文发表经历。 • 具备优秀的沟通协作能力与自我学习能力,对前沿技术保持高度好奇心。

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