携程
算法工程师实习生（大模型与机器翻译方向）(MJ036061)
算法工程师实习生（大模型与机器翻译方向）(MJ036061)
发布于 1 天前实习/见习
上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Deepspeed
Llm
Prompt Engineering
Pytorch
Rag
Vllm
大模型微调
机器翻译
AI 估算 · 6k–10k
大厂AI算法实习生薪资在200-400元/天，按22天计算每月约4400-8800，综合竞争力取中上水平。
职位详情
关于这个职位
该岗位是携程算法团队的大模型与机器翻译方向实习生，主要参与开源大模型的指令微调、多模型调度策略优化、领域知识融合应用以及模型评测与部署
你将跟踪前沿技术，解决多语种翻译和文本质量检测的实际问题，适合对NLP和大模型有深入理解的同学
最低要求
教育背景：计算机、人工智能、自然语言处理、计算语言学等相关专业，硕士或博士在读
编程与工程能力：熟练掌握 Python，熟悉 PyTorch、Transformers（Hugging Face）、DeepSpeed 等主流深度学习与大模型库
具备扎实的 Linux 环境开发经验，熟练使用 Git、Docker 等基础工具
大模型与NLP理论基础：深入理解 Transformer 架构及注意力机制，熟悉预训练-微调范式
掌握序列标注、文本分类、生成任务等基本NLP模型（BERT、GPT系列等），熟悉机器翻译核心概念（编码器-解码器、BLEU/COMET等）
熟悉至少一种主流大模型高效微调方法，了解高质量数据预处理及Prompt设计原则
工作职责
大模型微调与能力提升： 针对多语种翻译及文本质量检测场景，对开源大模型（如Llama、Qwen等）进行指令微调（SFT/LoRA/QLoRA）
分析真实场景的Badcase，构建并迭代高质量训练数据，持续优化模型的翻译表现
多模型调度与策略优化： 参与多模型并行环境下的调度策略研究与开发
针对不同复杂度的任务，设计智能路由与调用机制，优化整体链路以提升系统响应效率和资源利用率
领域知识融合与应用开发： 结合Prompt Engineering、少样本示例（Few-shot）及轻量级RAG等技术，探索将语言专家的先验知识与规则融入大模型生成过程的方法，提升翻译的地道度与规范性
模型评测与推理部署： 建立并完善模型效果评测体系，使用 BLEU/COMET 等指标及人工评估方法进行系统性验证
协助跟进模型推理框架（如 vLLM 等）的优化与部署
前沿技术跟进： 跟踪大模型在自然语言处理、机器翻译及复杂应用架构方向的最新学术进展，进行技术复现与业务转化
优先资格
加分项：
有多语种NLP处理或机器翻译模型优化经验者优先
对模型路由（Model Routing）、Agent流程编排或推理加速有实践经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与真实业务场景的大模型落地，积累稀缺的LLM微调和部署经验
- 携程作为大型互联网平台，提供海量多语种数据和技术资源
- 团队技术前沿，涉及模型路由、Agent编排等创新方向，成长空间大
- 大模型领域技术迭代快，需要持续学习和跟进最新论文
- 多模型调度和推理优化对系统理解要求高，有一定学习曲线
- 适合对NLP和大模型有浓厚兴趣、具备独立研究能力、渴望在实战中快速提升的硕士/博士在读学生
缺点 / 挑战
- 实习生可能面临较大的研究压力和工程落地挑战
角色解读
- 实习生表现优异可转正，成为正式算法工程师，深入大模型领域
- 积累多模型调度、RAG、推理加速等实战经验，向AI架构师方向发展
- 跟进前沿学术进展，未来可转型为NLP研究员或技术专家
- 对Llama、Qwen等开源大模型进行指令微调，提升多语种翻译和文本质量检测能力
- 设计和优化多模型调度策略，实现智能路由以提升系统效率
- 结合Prompt Engineering、Few-shot和RAG技术，将领域知识融入大模型输出
- 建立评测体系，使用BLEU/COMET等指标验证模型效果，并协助推理部署
- 扎实的Python编程和深度学习框架（PyTorch、Transformers）使用经验
- 深入理解Transformer架构和预训练-微调范式，掌握高效微调方法
- 熟悉NLP基础任务和机器翻译核心概念，了解BLEU/COMET等评测指标
- 具备Linux开发经验，熟练使用Git、Docker等工具
申请策略
- 在简历中附上个人GitHub链接和博客，展示技术积累
- 面试前了解携程的业务场景（如旅行翻译），思考大模型如何落地
- 突出大模型微调相关项目经验，如SFT、LoRA、QLoRA实践
- 展示NLP研究成果，如机器翻译、文本分类、序列标注等论文或竞赛
- 强调工程能力：Python、PyTorch、Transformers、Git、Docker的具体应用
- 若有多语种或模型路由经验，务必单独列出并说明成果
- 提前熟悉Hugging Face Transformers库和DeepSpeed的用法
- 补充学习vLLM等推理框架和模型路由的基础知识
面试指南
- 先明确问题核心，结合理论知识和实践经验分点回答
- 对于开放性问题，可以先阐述基本原理，再举例说明实际场景
- 如果遇到不熟悉的问题，坦诚说明，并尝试从相关领域进行类比推理
- 请简述Transformer的注意力机制和其在机器翻译中的应用
- 你如何选择和设计大模型的微调策略（如LoRA vs Full Fine-tuning）？
- 描述一次你使用Prompt Engineering改善模型输出的经历
- BLEU指标有哪些局限性？你还会使用哪些评估方法？
- 如何设计一个多模型路由系统来平衡效果和效率？
职位点评
73
综合评分
大厂大模型算法实习，前沿技术栈，成长性强，现场办公。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
更适合这类人
最适合追求技术成长和前沿经验的求职者，对WLB要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展95
工作生活50
使命价值60
薪资福利
70中等
薪资处于实习生正常水平，但携程福利完善（五险一金、补充医疗等），考虑到实习岗位，补偿性中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：6K-10K/月）
成长发展
95较高
岗位涉及前沿大模型技术、多模型调度、RAG等，成长空间极大，能快速积累稀缺经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型微调、LLM、机器翻译、PyTorch、Transformers、DeepSpeed、Prompt Engineering、RAG、vLLM
业务类型profit_center
工作生活
50较低
要求现场办公，但上海核心地段，且实习期通常工作节奏适中，WLB一般。
工作模式仅现场办公
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
60中等
大模型赋能旅行翻译，具有实用价值，但直接社会影响有限，行业前景好但中立。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
携程 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs