携程
算法工程师实习生（大模型与机器翻译方向）(MJ036648)
算法工程师实习生（大模型与机器翻译方向）(MJ036648)
发布于 大约 15 小时前实习/见习
实习生仅现场办公NLP工程
NLP工程
Deepspeed
Lora
Pytorch
Qwen
Rag
Sft
Vllm
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
大厂算法实习，前沿技术栈，发展空间大，但工作强度可能较高。
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。
薪资怎么样
1K
比NLP工程中位数低
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 1580 个在招
市场机会
选择适中
上海 · NLP工程 · 25 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个面向大模型与机器翻译方向的算法工程师实习岗位，你将参与开源大模型的指令微调、多模型调度策略优化、领域知识融合以及模型评测与部署等工作
适合对NLP前沿技术有浓厚兴趣、希望在实践中提升大模型应用能力的在读硕士或博士
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
- 接触大模型、机器翻译等前沿技术，技术含量高，能快速积累实战经验
- 携程作为大型互联网公司，平台稳定，数据资源丰富，有利于技术落地
- 团队氛围好，有导师指导，能学习到工业界的模型优化和部署经验
- 实习岗位，工作内容可能较为专一，需要主动学习才能全面成长
- 大模型领域技术迭代快，需要持续关注最新学术进展
- 适合对NLP和大模型有浓厚兴趣，具备扎实编程基础，希望深入工业界实践的硕士或博士在读学生
缺点 / 挑战
- 可能面临一定的项目压力，需要快速交付结果
角色解读
- 从实习到正式算法工程师，深入大模型应用与优化领域
- 向NLP专家或技术专家方向发展，参与核心算法研发
- 有机会转向AI架构或技术管理方向，负责复杂系统的设计与优化
- 负责大模型的指令微调（SFT/LoRA/QLoRA），优化多语种翻译和文本质量检测效果
- 参与多模型调度策略的设计与开发，实现智能路由以提升系统效率
- 结合Prompt Engineering、Few-shot和RAG技术，融合领域知识，提升翻译的地道性
- 建立模型评测体系，使用BLEU/COMET等指标进行效果验证，并协助模型部署
- 扎实的Python编程能力，熟悉PyTorch、Transformers、DeepSpeed等深度学习库
- 深入理解Transformer架构、注意力机制和预训练-微调范式
- 熟悉NLP核心任务（序列标注、文本分类、生成）和机器翻译概念（编码器-解码器、BLEU/COMET）
- 掌握至少一种大模型高效微调方法，了解数据预处理和Prompt设计
申请策略
- 关注携程技术团队的技术博客或开源项目，了解其技术栈
- 在面试中展示对大模型和机器翻译的热情，并准备相关项目案例
- 突出大模型微调、NLP项目经验，尤其是机器翻译相关项目
- 强调Python、PyTorch等技能，并展示在Linux环境下的开发能力
- 如有相关论文或开源项目，务必在简历中体现
- 提前熟悉LoRA、QLoRA等微调方法，并动手实践
- 了解vLLM等推理框架，学习模型部署和优化
- 补充RAG和Prompt Engineering相关知识
面试指南
- 回答技术问题时，可以遵循“背景-方法-结果”的框架，突出你的思考和解决问题的能力
- 对于项目经验，可以强调你的具体贡献、使用的技术以及取得的成果
- 对于开放性问题，可以结合你的知识储备和思考，提出合理的方案
- 请介绍一下你使用大模型进行微调的项目经验
- 如何评估一个机器翻译模型的效果？
- 谈谈你对Transformer架构和注意力机制的理解
- 如何设计一个高效的模型路由策略？
- 你如何跟进大模型领域的最新进展？
职位点评
薪资福利60
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
60中等
作为实习岗位，薪资水平一般，但携程作为大厂，福利待遇相对完善。
薪资信号未披露（AI估算：0K-0K/月）
成长发展
90较高
该岗位涉及大模型、机器翻译等前沿技术，能提供丰富的实践机会和成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、机器翻译、SFT、LoRA、RAG、vLLM
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
实习岗位通常需要现场办公，工作强度可能较大，但具体工作模式未明确。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
该岗位致力于提升机器翻译效果，具有技术应用价值，但社会影响力有限。
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