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算法工程实习生（大模型研究方向）
岗位描述
从火遍全球的科技热点，到茶余饭后的津津乐道，DeepSeek-R1 的发布给世界带来了不小的震撼。更令人敬佩的是，无论是赶超 OpenAI o1 的模型效果，还是节省百万美元成本的工程优化，这背后的原理与实现都在官方发布的技术报告和开源项目中一一公开。大语言模型的前沿研究将不再只是少数巨头才玩得起的项目，更多的研究者可以入局这场对人工智能探索的新征程。
如果你
对模型背后的工程优化充满好奇（FP8混合精度训练、分布式专家并行等等），迫不及待想深入了解并上手实践，但又没有合适的计算资源与明确的优化目标；
对模型 post-training（GRPO强化学习、模型蒸馏等等）摩拳擦掌跃跃欲试，但又没有明确的应用场景和数据资源；
不妨来网易云音乐，和我们搭上这趟时代的列车，一起拆解硬核技术，聚焦于音乐业务中的搜索、推荐、广告场景，探索大模型的应用落地与高效部署。
具体包括：
大模型在后训练和推理工程中的性能优化，结合底层硬件特性从混合精度训练、矩阵计算加速、注意力机制计算优化、GPU分布式并行等方面提升工程效率；
通过强化学习、模型蒸馏等方式，构建音乐领域具有 CoT 推理能力的大语言模型，应用于搜索、推荐、广告等业务场景。
我们拥有
音乐行业内海量用户独一无二的数据资源；
贴近实际的业务场景，让 idea 落地并发挥价值；
可观的计算资源，性能上还有极大的空间待与你一同挖掘；
鼓励创新探索、倡导悉心钻研、宽松融洽多元的团队氛围；
成果转换的支持，合作完成项目及论文，助力未来的职业发展。
希望你
具备一定的数理基础，对深度学习、大语言模型的基本原理有一定的了解；
具备 python 编程经验，熟悉 tensorflow、pytorch 等主流深度学习框架（加分项：熟悉C++ CUDA 编程）；
具备英语专业文献的阅读和写作能力；
对新知识新技术充满好奇，敢于钻研，善于合作，乐于交流；
base杭州，为期6个月
邮箱：hzlifangjian@corp.netease.com
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / job-info / #972483同步于 2025/3/10
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【内推】【招聘】大模型实习生（研究&工程） - 网易云音乐
shuian0930
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