专栏名称: PaperWeekly
PaperWeekly是一个分享知识和交流学问的学术组织,关注的领域是自然语言处理的各个方向。我们热爱知识,分享知识,希望通过我们大家的努力为自然语言处理的发展做出一点点贡献。我们每周会分享一期特定话题的论文笔记和本周值得读的相关论文。
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北京内推 | 度小满金融DXM AI-LAB招聘大模型算法研究实习生

PaperWeekly  · 公众号  · 科研  · 2025-01-15 18:39

正文

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度小满金融

DXM AI-LAB致力于构建度小满金融智能引擎的核心技术,从前沿研究到实际应用,我们深耕于计算机视觉、自然语言处理、AIGC、图模型、数字人技术、机器学习以及因果推断等关键技术领域。我们已在CVPR、ECCV、ACMMM、ACL、EMNLP等国际顶级学术会议上发表文章30余篇,申请了超百项技术专利。特别是我们的“智能化征信解读中台”项目,荣获了吴文俊人工智能科技进步奖,标志着我们在该领域的领先地位。




大模型算法研究实习生
坐标:北京

岗位职责

1. 负责通用/金融大模型的前沿算法研究与优化, 提升模型性能;

2.深入跟踪并研究大模型领域最新技术进展,撰写高质量学术论文,并在国际顶级学术会议/期刊上投稿发表。

岗位要求

1. 学历背景:计算机、人工智能、数学、统计学或相关专业本科及以上学历,硕士或博士研究生优先;

2. 技术能力:

  • 具备扎实的编程基础(例如 Python),熟悉常用深度学习框架(例如 TensorFlow, PyTorch)

  • 对大模型领域有浓厚兴趣,熟悉大模型相关技术,有以下经验者优先:包括但不限于通用/垂直领域的大模型预训练、数据合成、指令微调、强化对齐、自动评测等

  • 具备优秀的英文文献阅读能力,能够快速理解、复现并改进前沿论文中的算法

3. 综合素质:

  • 具备出色的分析问题和解决问题的能力,拥有创新思维,能够独立思考并提出解决方案

  • 责任心强,积极主动,具有良好的沟通能力和团队协作精神

  • 在国际顶级会议/期刊(例如 NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP等)上发表过论文者优先

4. 实习时间:每周实习至少4天,实习期至少3个月。

我们提供

1. 行业前景:投身于高速发展的大模型行业,参与最前沿的人工智能技术研究,拥有广阔的市场空间和发展潜力;

2. 技术成长:

  • 深入参与大模型的前沿算法研究与优化,积累宝贵的实战经验

  • 接触并研究大模型领域最先进的技术,提升学术研究能力,有机会在国际顶级学术平台上展示成果

  • 获得充足的计算资源支持你的研究和实验

3. 团队氛围:积极向上、充满活力的研究氛围,每位实习生均配备经验丰富的导师进行一对一指导,并定期组织学术分享和讨论

4. 职业发展:表现优异者有机会获得转正机会,成为团队核心成员。


 投递方式 

📪 [email protected]

邮件标题和简历标明:姓名-岗位名称-AI求职






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