商汤｜大模型算法agent实习生

1. 参与基于大模型的多模态 Agent 研发，围绕图像生成、图文理解、内容创作等场景，优化 Agent 的任务规划、多步推理、工具调用与结果评估能力。 2. 参与多模态数据构建与处理流程，包括数据清洗、样本生成、质量筛选、格式转换和训练/评测数据集建设。 3. 运用 Prompt Engineering、RAG、SFT、偏好优化/RL 等方法，提升大模型在复杂指令理解、视觉内容规划、图文一致性和自动化执行方面的表现。 4. 参与 Agent 评测体系建设，设计自动化评估方法与多维评价指标，持续优化模型效果、系统稳定性和生成效率。 5. 跟踪 LLM、VLM、图像生成模型与 Agent 方向的前沿技术，快速完成技术调研、原型验证与业务场景落地。

1. 计算机、人工智能、软件工程、数学等相关专业本科及以上学历，硕士/博士在读者优先。 2. 熟练掌握 Python，了解 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架，具备良好的代码实现与实验分析能力。 3. 理解 Transformer、大语言模型、多模态模型、Prompt Engineering、RAG、工具调用等基础技术，了解 SFT、RLHF/RLAIF 等训练方法者优先。 4. 熟悉至少一种主流大模型或多模态模型生态，如 Qwen、Llama、DeepSeek、InternVL、CLIP、Stable Diffusion 等，有二次开发或应用落地经验者优先。 5. 对大模型和 AI Agent 方向有热情，具备较强的学习能力、问题拆解能力和工程实践能力，能够快速完成 Paper/Repo 到原型方案的转化。 6. 具备良好的沟通协作能力和英文技术资料阅读能力，能够主动跟进前沿技术并沉淀可复用的方法与经验。 加分项 1. 有图像生成、多模态理解、Agent 系统、自动化评测或训练数据构建相关项目经验。 2. 有 LangChain、AutoGen、MCP、工具调用框架或复杂工作流编排经验。 3. 有顶会论文、开源项目、算法竞赛或大模型应用落地经验。