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实习LLM实时推理
上海 · 实习 · 不限
长期有效
任职要求
- 基本素质：
- 具备扎实的计算机科学、人工智能或应用数学理论基础，在人工智能领域有开阔的技术视野与优秀的研究能力。聚焦LLM实时推理、游戏智能体领域，展现出极强的独立科研攻坚能力与前瞻性思维，能深入探索游戏场景大模型实时推理技术。勇于挑战并突破技术瓶颈，具备长期主义精神。
- 技能要求：
- 熟练掌握大模型与智能体领域技术原理，如模型结构、智能体架构设计及模型后训练等技术，具备出色的大模型与智能体算法研究与工程化落地能力，擅长大规模的数据合成、分布式训练，能高效完成实验与技术验证。
- 加分项：
- 在大模型与智能体实时推理相关领域有突出成果，如NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/CVPR 等人工智能领域顶级会议论文发表、高影响力技术报告/开源项目等。
岗位描述
【岗位职责】
课题背景：
游戏领域对实时性的严苛要求对大模型实时推理提出了更高要求，当前大模型推理能力的提升往往伴随推理耗时的增加，制约了低延时智能体在游戏场景的落地。本课题依托游戏场景具备干净可扩展的模拟环境的优势，研究大模型实时推理技术，面向实时推理场景探索复杂任务指令与高质量轨迹数据生成模拟环境构建、异步思考架构、大规模实时推理训练等技术，提升大模型推理质量和速度，从而构建高情商、高智商的单/多智能体系统。
课题挑战：
- 1、如何突破大模型”单脑慢思考“模式与人类”双脑快慢思考”模式间的差异；
- 2、如何优化推理模型“思维链”质量，精简推理链长度、构建可曝光的推理链；
- 3、如何打破模型推理能力对参数规模的依赖，通过架构优化、数据质量与奖励优化降低激活参数；
- 4、如何构建模拟环境驱动的大规模数据合成与模型训练框架。
具体工作：
参与游戏场景大模型实时推理算法研发，包括但不限于大规模复杂推理数据合成与模拟环境构建、单智能体/多智能体实时推理架构设计、大模型实时推理训练等。
【任职要求】
基本素质：
具备扎实的计算机科学、人工智能或应用数学理论基础，在人工智能领域有开阔的技术视野与优秀的研究能力。聚焦LLM实时推理、游戏智能体领域，展现出极强的独立科研攻坚能力与前瞻性思维，能深入探索游戏场景大模型实时推理技术。勇于挑战并突破技术瓶颈，具备长期主义精神。
技能要求：
熟练掌握大模型与智能体领域技术原理，如模型结构、智能体架构设计及模型后训练等技术，具备出色的大模型与智能体算法研究与工程化落地能力，擅长大规模的数据合成、分布式训练，能高效完成实验与技术验证。
加分项：
在大模型与智能体实时推理相关领域有突出成果，如NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/CVPR 等人工智能领域顶级会议论文发表、高影响力技术报告/开源项目等。
【技术方向】
大语言模型、NLP
你的简历匹配这个岗位吗？
上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
该岗位可能会问的问题
基于 运营 岗位的常见面试问题整理
我提到了电竞方面，另一个面试官就问我对于ig战队（lol）的看法，然后一道情景题：公司和ig方面有合作，怎样运营才能吸引ig粉丝使用我们产品
查看答题思路
1. 电竞营销=粉丝经济，核心是社区运营而非传统广告 2. 跨界合作：战队/选手/IP 联名，借粉丝流量 3. 内容策略：比赛直播/选手日常/粉丝二创/社区活动 4. 案例：用 STAR 讲一个电竞相关的运营策划
另一个面试官看我的专业（偏设计）就问我愿不愿意做产品设计方向，让我发作品集 大概就这些 #咪咕#<a href="/creation/subject/928d551be73f40db82c0ed83286c8783" target="_blank" class="s
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1. 核心概念：一句话说清这个问题的底层逻辑 2. 方法论/框架：用 STAR 原则或专业框架结构化回答 3. 实际案例：结合一个具体场景说明 4. 量化结果：用数据佐证你的观点
你认为内容运营需要具备哪些能力
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1. 内容运营=创作有价值的内容→分发到正确渠道→吸引目标用户→促成转化 2. 核心能力：选题能力（知道用户想看什么）、写作能力、数据分析能力（用数据迭代内容策略） 3. 生命周期：选题→创作→审核→发布→分发→数据回收→优化→二次传播 4. 优质内容标准：原创/有用/有趣/有共鸣/有行动引导
谈谈你理解的内容生命周期
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1. 真诚：为什么对这个方向感兴趣（具体经历/瞬间） 2. 匹配：你的能力和这个岗位的契合点 3. 成长：你希望从这个岗位学到什么 4. 贡献：你能为团队带来什么
自我介绍
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1. 我是谁（姓名+学校+专业，15秒） 2. 我做过什么（最相关的 1-2 个经历，30秒） 3. 为什么适合这个岗位（能力匹配，15秒） 4. 总时长控制在 1 分钟以内 5. 避免：念简历、说「我学习能力强」这种空话
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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。