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影石创新
南京实习基地-AGI算法实习生

南京实习基地-AGI算法实习生

发布于 1 小时前

实习/见习

AI 估算 · 0.2–0.4千 · AI 参考估算
无经验要求
硕士
实习生仅现场办公AI算法
AI算法
3Dgs
Rlhf
世界模型
多模态大模型
强化学习
扩散模型
计算机视觉

值不值得投

70综合评分

综合评分 70

顶尖AGI算法实习,前沿技术驱动,转正通道明确,适合科研能力强的高潜人才

从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估,方便比较实习机会。

薪资怎么样

1.0千

比AI算法中位数低

发布情况

新岗位 · 今天发布

公司情况

这家公司招聘很活跃

约 340 个在招 · 其中AI算法 5 个

市场机会

选择不多

南京 · AI算法 · 3 个在招

职位详情

关于这个职位

影石创新南京实习基地招聘AGI算法实习生,聚焦世界模型、多模态大模型预训练/后训练及图像视频生成等前沿方向

需具备扎实的深度学习功底与顶会论文复现能力,表现优异者可获校招转正机会

最低要求

计算机科学、电子工程、数学、自动化等相关专业硕士或博士在读

可保证每周至少 4 天到岗,实习期不少于 4 个月
深度学习功底扎实,熟悉 Transformer 架构、对比学习范式,以及自回归或扩散式生成模型的核心原理
能快速阅读最新顶会/顶刊论文、复现关键实验,并完成严谨的实验设计与结果分析

工作职责

核心方向(可根据个人兴趣选择)

世界模型,NVS,3DGS
多模态大模型预训练
多模态大模型后训练 / 强化学习 -SFT / DPO / RPO / RLHF 在多模态场景下的算法创新 -细粒度分布式奖励建模、视觉奖励模型蒸馏
图像 / 视频生成与理解 -自回归范式下的图像/视频生成 -生成式视觉任务在真实业务端的落地

优先资格

加分项

在 CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR、ECCV 等顶会有已发表或在投论文
参与或维护过知名开源项目(如 Hugging Face、OpenMMLab、Diffusers、Lightning 等)

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 聚焦AGI最前沿技术栈(世界模型、多模态),技术含金量高
  • 上市公司背景,平台稳定
  • 提供明确的校招转正通道,试错成本低
  • 对学术背景和科研能力要求极高,需快速复现顶会论文
  • 工作强度可能较大,需兼顾学业与高强度实习
  • 计算机/AI相关专业硕博在校生,有较强科研潜力和代码落地能力的求职者

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 从算法实习生起步,深入探索AGI核心领域,优秀者可直接获得校招转正机会,成长为AI算法专家或研究员
  • 从事AGI前沿算法研究,包括世界模型构建、多模态大模型预训练与后训练(SFT/DPO/RLHF等),以及图像/视频生成技术的业务落地
  • 扎实的深度学习理论基础,精通Transformer架构及生成模型原理
  • 具备极强的论文阅读与代码复现能力
  • 熟悉主流开源框架

申请策略

  • 强调每周出勤天数和实习时长承诺,展示对影石创新硬件+软件结合业务的理解
  • 突出顶会论文发表情况、开源项目贡献经历,详细列出复现过的复杂模型案例及实验设计思路
  • 深入研读近期CVPR/NeurIPS关于多模态和大模型的论文,熟悉Hugging Face等主流库的高级用法

面试指南

  • 使用STAR法则(情境、任务、行动、结果)描述科研经历
  • 结合理论原理与代码实现细节回答技术问题
  • 展示对行业趋势的独立见解
  • 请详细介绍你复现过的一篇顶会论文,遇到了哪些困难如何解决?
  • 你对多模态大模型后训练中的Reward Modeling有什么理解?
  • Transformer架构中有哪些关键改进点?扩散模型和自回归模型的区别是什么?
  • 如何评估生成式视觉任务在真实业务端的效果?
  • 复习深度学习基础理论,准备1-2个深度参与的科研项目案例,了解影石创新的产品线及其AI应用场景

职位点评

薪资福利70
成长发展95
工作生活40
使命价值85

薪资福利

70中等

作为上市公司提供的算法实习岗,薪资处于市场中上水平,但实习津贴并非核心吸引力,转正机会更具价值。

薪资信号未披露(AI估算:0.2–0.4千/月)

成长发展

95较高

职位聚焦AGI最前沿领域,提供接触顶级算法团队和直接转正的机会,对个人技术成长极具价值。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AGI、World Model、3DGS、Transformer、RLHF、Diffusion Model
成长机会实习表现优异者有机会获得校招转正机会
业务类型profit_center

工作生活

40较低

算法实习通常伴随较高的智力投入和工作压力,且要求每周至少4天到岗,WLB一般。

工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)

使命价值

85较高

投身于AGI这一具有变革性意义的技术领域,致力于推动人工智能向通用智能迈进,使命感强。

行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新(行业首创)
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