小红书(xiaohongshu)招聘AI Coding大模型/算法实习
招聘职位：
AI Coding大模型/算法实习 搜索同类职位
岗位职责：
1、深入研究并提升大模型对代码语义、工程级上下文及复杂依赖关系的理解能力，推动代码生成和理解在复杂工程环境中的落地；
2、设计并实现面向代码场景的模型训练与推理方案，包括领域特定预训练、上下文建模、推理策略优化等；
3、提升模型在跨文件、跨模块、跨仓库场景下的分析与推理能力，支持超大规模代码库（几十万行及以上）的理解与分析；
4、结合端智能场景，优化端云协同的 AI 系统架构，在模型能力、时延、带宽、功耗与稳定性之间取得平衡，并最终落地到用户行为分析与本地决策；
5、建立面向代码智能与端智能场景的评测体系，持续定位并突破当前大模型在工程级与端侧落地中的能力瓶颈。
任职要求：
1、扎实的计算机基础，对程序分析、软件工程、分布式系统或智能系统有深入理解；
2、熟悉主流大模型（LLM）架构及训练、推理流程，对代码类模型（Code LLM）有实践经验；
3、具备处理大型工程代码库的经验，理解复杂工程中的模块依赖、构建体系与演进模式；
4、具备较强的问题抽象能力，能够将复杂的工程问题（弱网、端云协同、大规模代码）转化为可建模、可验证的技术方案。
1、深入研究并提升大模型对代码语义、工程级上下文及复杂依赖关系的理解能力，推动代码生成和理解在复杂工程环境中的落地；
2、设计并实现面向代码场景的模型训练与推理方案，包括领域特定预训练、上下文建模、推理策略优化等；
3、提升模型在跨文件、跨模块、跨仓库场景下的分析与推理能力，支持超大规模代码库（几十万行及以上）的理解与分析；
4、结合端智能场景，优化端云协同的 AI 系统架构，在模型能力、时延、带宽、功耗与稳定性之间取得平衡，并最终落地到用户行为分析与本地决策；
5、建立面向代码智能与端智能场景的评测体系，持续定位并突破当前大模型在工程级与端侧落地中的能力瓶颈。
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1、扎实的计算机基础，对程序分析、软件工程、分布式系统或智能系统有深入理解；
2、熟悉主流大模型（LLM）架构及训练、推理流程，对代码类模型（Code LLM）有实践经验；
3、具备处理大型工程代码库的经验，理解复杂工程中的模块依赖、构建体系与演进模式；
4、具备较强的问题抽象能力，能够将复杂的工程问题（弱网、端云协同、大规模代码）转化为可建模、可验证的技术方案。
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