小米｜生成式搜推大模型算法实习生

【工作内容】 1. 构建音乐/视频等内容场景下，搜索和推荐的大模型训练和评测数据集，包括数据清洗和增强等 2. 持续跟进生成式搜推前沿的算法 3. 大模型监督微调和常见强化学习等模型训练 本岗位对应的课题信息如下，供参考： 【课题名称】 生成式大模型在搜索/推荐领域的应用 【课题内容】 该课题旨在实现一个以大模型为基础，基于对用户所处环境，设备信息和行为历史的理解，为用户搜索/推荐音乐、视频等内容。区别于传统的搜索/推荐算法使用级联式设计，该课题希望通过大模型实现生成式/端到端的搜索/推荐系统，使用包括预训练，监督微调和强化学习的方法，提升预测准确率，并降低预测成本。

1. 计算机、人工智能、机器学习、电子信息、自动化、应用数学等相关方向硕士、博士学历，在NLP、CV、大模型方向有很好的理解； 2. 熟练掌握PyTorch、TensorFlow等至少一种常用深度学习框架； 3. 熟练掌握python、C++等至少一门编程语言，优秀的算法代码开发能力； 4. 具有良好的分析问题和解决问题的能力，在深度学习相关会议或者刊物发表论文者优先。