工作职责:
1.调研、跟踪和复现业界最新的RAG算法和工具，并能在实际业务中落地,参与检索增强（RAG）核心算法的研发与优化；
2.参与大模型的迭代工作，包括预训练、SFT;
3.参与指令微调数据的自动化构建、清洗、采样、质量提升等，提升大模型指令微调质量；
4.基于用户场景完成Prompt的设计和评测工作，不断迭代和优化提示，以满足实际应用需求

任职资格:
1. 自然语言处理/机器学习/人工智能相关硕士在校生；
2. 有扎实的机器学习和深度学习理论基础，熟悉Pytorch、TensorFlow、Huggingface等深度学习框架；
3.具备Prompt优化能力，能快速根据用户/产品需求进行Prompt撰写、指令调优、迭代分析;
4. 熟悉RAG，了解RAG应用领域的先进技术和应用场景，熟悉LangChain、llamaindex、RAGFlow等大模型Agent框架经验者优先;
5. 有实际的大模型项目经验优先，包括但不限于指令微调；
6. 实习期5-6个月，6个月以上优先。
加分项
1.在人工智能、机器学习、自然语言处理等相关顶会/期刊发表过论文。
2.获得过国际或国内赛事奖项者优先。
3.有大模型相关实习经历者优先。