Kuaishou Technology · Hangzhou
大模型算法实习生(Aigc方向)
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前沿探索与落地
- 负责AIGC(文生图/图生视频/数字人)和大语言模型在品牌广告场景的前沿算法研究,包括但不限于:创意文案生成、广告视频智能剪辑、数字人播报、多模态内容理解等;
模型微调与优化
- 参与大模型的指令微调(SFT)、人类反馈强化学习(RLHF)以及LoRA等高效参数微调工作,提升模型在广告营销场景的生成质量与业务相关性;
工程化实践
- 配合工程团队,将研究算法进行服务化封装(如基于vLLM/Triton的推理服务),优化模型推理性能(显存优化/量化/加速),确保算法在高并发、低延迟环境下稳定运行;
数据闭环
- 参与构建高质量的数据集(清洗、标注、评估),建立自动化评估体系,持续迭代模型效果。
学历背景
- 计算机、人工智能、数学等相关专业,硕士或博士在读(优秀的本科高年级同学亦可),能保证3-6个月的实习时间,每周出勤4天以上;
编程功底
- 扎实的Python/C++编程能力,熟悉Linux环境开发,掌握PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架;
理论基础
- 熟悉Transformer架构、BERT/GPT系列模型原理,对多模态模型(如CLIP、Stable Diffusion、LLaVA)或大语言模型(LLaMA、Qwen等)有深入理解; 加分项(满足其一即可):
有顶会论文者优先
- 在CVPR/ICCV/ACL/EMNLP/ICML等顶级会议或期刊上发表过相关论文;
有开源贡献者优先
- 熟悉HuggingFace、LangChain、Diffusers等社区生态,有开源项目贡献经历或自己训练/微调过开源大模型;
工程能力强
- 有模型推理加速经验(TensorRT/ONNX/vLLM)、有分布式训练经验(DeepSpeed/Megatron)。
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