主分类：大模型与生成式算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型算法实习生",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "有道事业群",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "人工智能"AI生成
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"company": {
"company_name": "网易",
"company_industry": "互联网 / 游戏 / 数字内容",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "netease.com",
"company_description": "网易提供互联网和游戏服务，并通过有道、网易云音乐、网易严选等业务提供学习、音乐及消费服务。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 0,
"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "参与前沿大模型算法的研发与落地应用，方向包括但不限于：智能 Agent、Deep Research、多模态大模型、检索增强生成 (RAG) 等；\n紧跟领域最新技术动态，探索创新算法方法，并积极推动科研成果的产出；\n参与技术方案讨论、算法设计与实现、模型训练与优化等研发工作，保证项目进度和研发质量；\n持续学习和掌握最新的大模型相关技术，并应用于实际产品和项目中，解决实际问题。",
"requirements_text": "硕士及以上学历，计算机、人工智能、自然语言处理、机器学习等相关专业优先；\n具备优秀的动手能力，熟练掌握 Linux 环境下的 Python/PyTorch 开发，代码风格规范；\n拥有扎实的算法理论基础和丰富的算法研发经验，对大模型及相关领域算法有深入研究和理解；\n具备高度的责任心和自驱力，优秀的沟通能力和团队协作精神，能够积极推动项目落地；\n具备以下经验者优先：\n智能 Agent 相关项目经验，了解 Agent 的核心思想和常用框架，有 Agent 搭建或应用经验；\nRAG (检索增强生成) 相关实习或研究经历，熟悉 RAG 流程的各个环节，包括文档解析、向量检索等；\n大模型训练、微调、评测经验，熟悉常用的大模型训练框架和优化方法；\n多模态文档识别与理解经验，熟悉 OCR、版面分析、信息抽取等技术，有处理复杂文档的经验。\n我们希望你：\n对大模型技术充满热情，渴望探索前沿算法并将其应用于实际场景；\n具备优秀的学习能力和解决问题的能力，能够快速适应新的技术和挑战；\n乐于分享和交流，能够积极参与团队合作，共同推动技术创新。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Linux",
"PyTorch",
"机器学习",
"自然语言处理",
"模型训练",
"团队协作",
"沟通能力",
"解决问题",
"学习能力",
"大语言模型",
"检索增强生成"
],
"preferred_qualifications": "硕士及以上学历，计算机、人工智能、自然语言处理、机器学习等相关专业优先；具备以下经验者优先：",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"contact_methods": [
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "大模型算法实习生\n职位描述\n参与前沿大模型算法的研发与落地应用，方向包括但不限于：智能 Agent、Deep Research、多模态大模型、检索增强生成 (RAG) 等；\n紧跟领域最新技术动态，探索创新算法方法，并积极推动科研成果的产出；\n参与技术方案讨论、算法设计与实现、模型训练与优化等研发工作，保证项目进度和研发质量；\n持续学习和掌握最新的大模型相关技术，并应用于实际产品和项目中，解决实际问题。\n\n职位要求\n硕士及以上学历，计算机、人工智能、自然语言处理、机器学习等相关专业优先；\n具备优秀的动手能力，熟练掌握 Linux 环境下的 Python/PyTorch 开发，代码风格规范；\n拥有扎实的算法理论基础和丰富的算法研发经验，对大模型及相关领域算法有深入研究和理解；\n具备高度的责任心和自驱力，优秀的沟通能力和团队协作精神，能够积极推动项目落地；\n具备以下经验者优先：\n智能 Agent 相关项目经验，了解 Agent 的核心思想和常用框架，有 Agent 搭建或应用经验；\nRAG (检索增强生成) 相关实习或研究经历，熟悉 RAG 流程的各个环节，包括文档解析、向量检索等；\n大模型训练、微调、评测经验，熟悉常用的大模型训练框架和优化方法；\n多模态文档识别与理解经验，熟悉 OCR、版面分析、信息抽取等技术，有处理复杂文档的经验。\n我们希望你：\n对大模型技术充满热情，渴望探索前沿算法并将其应用于实际场景；\n具备优秀的学习能力和解决问题的能力，能够快速适应新的技术和挑战；\n乐于分享和交流，能够积极参与团队合作，共同推动技术创新。\n参与前沿大模型算法的研发与落地应用，方向包括但不限于：智能 Agent、Deep Research、多模态大模型、检索增强生成 (RAG) 等；\n紧跟领域最新技术动态，探索创新算法方法，并积极推动科研成果的产出；\n参与技术方案讨论、算法设计与实现、模型训练与优化等研发工作，保证项目进度和研发质量；\n持续学习和掌握最新的大模型相关技术，并应用于实际产品和项目中，解决实际问题。\n硕士及以上学历，计算机、人工智能、自然语言处理、机器学习等相关专业优先；\n具备优秀的动手能力，熟练掌握 Linux 环境下的 Python/PyTorch 开发，代码风格规范；\n拥有扎实的算法理论基础和丰富的算法研发经验，对大模型及相关领域算法有深入研究和理解；\n具备高度的责任心和自驱力，优秀的沟通能力和团队协作精神，能够积极推动项目落地；\n具备以下经验者优先：\n智能 Agent 相关项目经验，了解 Agent 的核心思想和常用框架，有 Agent 搭建或应用经验；\nRAG (检索增强生成) 相关实习或研究经历，熟悉 RAG 流程的各个环节，包括文档解析、向量检索等；\n大模型训练、微调、评测经验，熟悉常用的大模型训练框架和优化方法；\n多模态文档识别与理解经验，熟悉 OCR、版面分析、信息抽取等技术，有处理复杂文档的经验。\n我们希望你：\n对大模型技术充满热情，渴望探索前沿算法并将其应用于实际场景；\n具备优秀的学习能力和解决问题的能力，能够快速适应新的技术和挑战；\n乐于分享和交流，能够积极参与团队合作，共同推动技术创新。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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