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混元基座模型-垂域认知与推理研究

北京 · 校招 · 2027 届 · 硕士

长期有效

任职要求

  • 学历和专业要求:
  • 自然语言处理/机器学习/模式识别/人工智能/计算机等相关专业硕士以上学历;
  • 技术技能要求:
  • 1.在NLP、LLM、深度学习、强化学习方面有一定研究基础,熟悉主流模型和算法,并有一定的实践经验;
  • 2. 较强的工程实现能力,熟练掌握C/C++,Python等至少一种语言,有实际编程项目经验,熟悉DeepSpeed、Megatron等分布式训练框架,熟练使用至少一种深度学习框架(如TensorFlow,PyTorch等);
  • 3. 有高质量论文发表者优先(如ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR等);
  • 软性素质要求:
  • 具备强烈的进取心、自驱力及团队合作精神,热衷于追求技术创新。
  • 此课题同时招聘应届实习生和低年级实习生。

岗位描述

【岗位职责】

课题背景:

随着大语言模型通用能力不断增强,如何进一步释放其在金融、法律、医疗等重点行业中的实际应用价值,已成为基础模型演进的重要方向。行业场景不仅要求模型具备扎实的专业知识,还要求其能够理解行业规则、完成复杂推理,并在具体业务流程中稳定发挥作用。无论是金融投顾、法律分析,还是医疗辅助问答,模型都需要在高专业度、高可靠性、强约束的环境下完成任务。然而,当前通用模型在行业知识深度、专业推理稳定性以及场景化任务执行能力上仍存在明显短板,难以直接满足真实业务需求。因此,如何围绕具体行业构建面向场景的能力体系,系统提升 foundation model 的行业应用潜力,已成为亟待突破的关键研究方向。

课题挑战:

  • 1. 行业知识体系复杂且更新快,模型在专业术语、规则标准、案例经验等方面仍存在理解不深、覆盖不足、时效性不够的问题,如何构建高质量行业数据与知识增强体系是核心挑战。
  • 2. 行业任务往往具有强约束、多步骤、重依据的特点,模型需要完成严谨的专业推理,并在真实业务流程中具备稳定的场景化任务执行能力,这对训练方式、评测标准和能力构建提出了更高要求。

具体工作:

你将参与到大模型领域应用能力的前沿研究中,围绕金融、法律、医疗等重点行业,开展行业知识增强、专业推理优化、场景化任务能力构建及评测体系设计等工作。你将推动 foundation model 从通用理解走向深度行业应用,让 AI 真正具备服务复杂产业场景的专业能力与落地价值。

【任职要求】

学历和专业要求:

自然语言处理/机器学习/模式识别/人工智能/计算机等相关专业硕士以上学历;

技术技能要求:

  • 1.在NLP、LLM、深度学习、强化学习方面有一定研究基础,熟悉主流模型和算法,并有一定的实践经验;
  • 2. 较强的工程实现能力,熟练掌握C/C++,Python等至少一种语言,有实际编程项目经验,熟悉DeepSpeed、Megatron等分布式训练框架,熟练使用至少一种深度学习框架(如TensorFlow,PyTorch等);
  • 3. 有高质量论文发表者优先(如ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR等);

软性素质要求:

具备强烈的进取心、自驱力及团队合作精神,热衷于追求技术创新。

【加分项】

此课题同时招聘应届实习生和低年级实习生。

【技术方向】

大语言模型、NLP

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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

类型专业能力·难度中等·一面·咪咕动漫
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

类型专业能力·难度中等·一面·咪咕动漫
查看答题思路

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

类型专业能力·难度简单·一面·搜狐
查看答题思路

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

类型动机/岗位认知·难度简单·一面·搜狐
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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

类型动机/岗位认知·难度中等·一面·咪咕动漫
查看答题思路

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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