算法实习生

1. 辅助完成大语言模型（LLM）及 AI Agent 在汽车研发、生产制造、供应链等核心业务场景的技术预研与项目落地； 2. 参与构建基于 Agent 的业务流自动化方案（如研发标准文档的智能解析与知识库问答、生产异常的智能排查辅助、供应链决策等），优化 Agent 的 Tool-calling 能力、工作流编排（Orchestration）与意图识别逻辑； 3. 参与大模型应用评测体系的搭建，针对具体汽车业务场景（如汽车工程规范、安全报告解析）构建评估集，进行准确率、召回率等核心指标的计算与跟踪，持续迭代并优化大模型应用效果。 【任职要求】 1. 计算机科学、人工智能、数据科学、软件工程、数学、汽车工程等相关专业，硕士及以上学历； 2. 熟练掌握 Python 编程语言，具备扎实的数据结构与算法基础，能够编写高质量的工程代码； 3. 深入理解大语言模型基础理论，熟练掌握 Prompt Engineering，熟悉 Few-shot、CoT（思维链）等常见模型效果优化方法； 4. 熟悉至少一种主流的 LLM/Agent 开发框架或编排工具（如 LangChain、LlamaIndex、AutoGen 等），了解 RAG（检索增强生成）技术链路、向量数据库及复杂 Agent 架构设计； 5. 了解模型或应用的评测与追踪机制，有使用相关 Trace 框架（如 Langfuse, LangSmith 等）经验者尤佳； 6. 优秀的沟通能力和表达能力，有创新精神，逻辑思维严密，乐于接受挑战。 具有以下条件之一者优先： 1. 有实际的 LLM、Agent 落地项目经验，或在相关 AI 开源社区有贡献者优先； 2. 了解汽车行业背景（如了解汽车研发流程、ISO 26262/功能安全标准、UDS 协议或智造供应链）者优先； 3. 一周至少工作4天，能连续实习3个月以上者优先。