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【实习】【头部私募研究院】大模型实习生

2025/11/4镜像同步4 回复

楼主是北邮老学长，毕业在微软研究院就职5年，最近刚跳槽（公司名字面试或者电话会沟通）！欢迎优秀的学弟学妹来一起工作呀！我们是一支全栈自研垂域大模型团队：从数据工程、训练系统、分布式/推理加速到应用落地，全员写代码、对结果负责。算力与预算到位，拒绝“螺丝钉文化”。如果你既能做算法也能写系统，欢迎来把想法直接跑在 GPU 上。我们在做什么：自建数据与训练流水线，训练/微调专用 LLM，打造高性能推理与部署栈。任职要求我们欢迎不同背景的候选人加入，以下方向可独立或交叉负责： 1. 数据与系统构建设计与实现高效的数据清洗、特征抽取与分布式加载管线；构建大规模样本管理与增量更新体系；支持多模态（文本 / 分子 / 图结构 / 动力学轨迹）数据流通。 2. 模型训练与算法优化负责模型的高性能训练，包括 PyTorch、CUDA、Triton 内核优化；深入理解分布式策略（DDP / Pipeline / Sequence Parallel）；实现从论文算法到真实“跑分提升”的闭环优化。 3. 模型评测与指标体系设计科学的验证集与评测指标；搭建实验可复现与指标可追踪的实验框架；将模型性能与业务指标建立量化映射。 4. 推理与服务化构建高性能推理引擎（ONNX / TensorRT / Triton Inference Server）；优化模型部署的吞吐、延迟与显存利用；形成稳定可扩展的服务化 API 与监控体系。 [em66]任职要求扎实的编程能力：精通 PyTorch / CUDA / Triton / 分布式系统；具备可靠的实验方法论：能设计、验证并复现模型实验；能把“论文中的想法”转化为“跑分提升”与“线上指标改进”；有责任心与探索精神，愿意在跨学科场景（AI × 科学 / 工程）中挑战前沿问题。 [em66]我们提供面向顶级科研与工程问题的高算力平台；与顶尖研究员、系统工程师共建下一代 AI 科学系统；灵活的研发方向（基础算法 / 系统优化 / 工程落地）；充足的计算资源与实验自由度。福利与机会组内实习hc充足，gpu充足，远超国内一线大厂的实习工资，表现优秀有转正机会，有意者请将个人简历发送至lhuang@siflow.cn

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