1.参与自然语言处理相关算法的研发与优化，包括但不限于文本分类、命名实体识别（NER）、情感分析、语义理解等； 2.协助进行大语言模型（LLM）的微调、Prompt Engineering及RAG（检索增强生成）相关技术的探索与落地； 3.负责NLP相关数据的清洗、标注、分析及质量评估，构建高质量训练数据集； 4.参与模型训练、效果评估及性能优化，撰写技术文档和实验报告； 5.跟踪NLP领域前沿技术动态，协助团队完成技术预研与方案验证。 1.学历背景：计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业； 2.编程能力：熟练掌握Python，具备良好的代码规范和工程化意识； 3.算法基础：熟悉深度学习基础理论，了解Transformer、BERT、GPT等主流NLP模型架构； 4.框架经验：熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），有模型训练与调优实践经验； 5.NLP经验：具备NLP相关项目经验或竞赛经历，对文本处理、信息抽取、生成式AI有实际了解； 6.学习能力：对NLP技术有浓厚兴趣，具备较强的学习能力和问题解决能力； 7.时间要求：实习时长不少于3个月，每周到岗不少于4天