快手｜增长算法实习生

1. 深入参与大语言模型（LLM）的开发、优化与应用，包括模型训练、微调、推理加速及多模态扩展，提升模型在实际业务场景中的表现； 2. 针对快手海外增长场景，设计并实现基于LLM的创新算法，提升用户体验并驱动核心指标增长； 3. 研究并优化大语言模型在大规模分布式环境下的性能，提升模型的计算效率和资源利用率； 4. 跟踪并探索大语言模型领域的前沿技术动态，结合业务需求提出创新性解决方案，推动技术落地并形成行业领先的技术成果； 5. 与团队协作完成从算法研发到模型部署的全流程闭环，确保模型在实际场景中的稳定性和高效性。

1. 计算机科学、数学、统计学或相关领域硕士及以上学历，具备扎实的理论基础； 2. 熟练掌握Linux环境，精通Java和Python，具备优秀的编码能力和代码版本管理能力； 3. 扎实的数据结构与算法功底，熟悉机器学习、深度学习、分布式计算或大规模数据挖掘等技术领域； 4. 有大模型（如GPT、BERT等）相关研究或项目经验者优先，熟悉模型训练、调优及部署全流程； 5. 善于快速阅读与理解最新学术文献，对前沿技术有敏锐的洞察力，能够高效转化为实际应用； 6. 具备优秀的逻辑分析和问题解决能力，能够在复杂业务场景中提出创新性算法解决方案； 7. 良好的沟通能力和团队协作能力，能够高效推动跨团队合作； 8. 熟悉分布式训练框架（如TensorFlow、PyTorch、DeepSpeed等）或有高并发系统开发经验者优先。