科研实习 | 南方科技大学-香港中文大学（深圳）联合招收大语言模型算法实习生
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单位与团队介绍
导师简介
荆炳义教授，现任南方科技大学统计与数据科学系副系主任、讲席教授、南方科技大学大数据创新中心主任。于1993年在悉尼大学获得统计学博士学位，1992-1994 年在澳洲国立大学做博士后，师从国际著名统计学家Peter Hall 教授。1994-2021年在香港科技大学工作，任数学系教授、统计科学中心主任。荆炳义研究兴趣广泛，包括概率论与数理统计，金融计量及高频数据分析，机器学习理论与算法，生物信息，网络数据分析，强化学习等。他在各领域中有许多开创性研究，取得了很多突破性科研成果。共发表论文100余篇。荆炳义教授荣获2015年度国家自然科学奖二等奖, 教育部特聘教授，及两年度(2010，2015)获教育部高等学校自然科学奖二等奖。荆炳义教授是美国统计协会(ASA)和数理统计协会(IMS)会士(Fellow)，国际统计学会(ISI)当选会士，泛华统计协会理事会成员，并先后分别担任七家国际期刊副主编。
2023年12月初，荆炳义教授课题组联合IDEA研究院发布34B Chat模型，具备超强多轮对话能力，在由美国Hugging Face社区支持的、致力于追踪、排名和评估大语言模型性能的开放大语言模型排行榜（Open LLM Leaderboard）中占据榜首，同时登顶上海AILab发布的Opencompass榜单同规模模型榜首，成为目前最具优势的开源34B指令微调模型之一。
个人主页：
https://faculty.sustech.edu.cn/?tagid=jingby&iscss=1&snapid=1&orderby=date&go=1
王本友，香港中文大学（深圳）助理教授，曾是欧盟玛丽居里研究员，于天津大学和意大利帕多瓦大学分别取得硕士和博士学位。主要研究方向为自然语言处理（NLP）、应用机器学习、和信息检索。曾在丹麦哥本哈根大学、加拿大蒙特利尔大学、荷兰阿姆斯特丹大学、华为诺亚方舟实验室、中科院理论物理所、社科院语言所交流访问。王本有助理教授曾获得国际信息检索顶级会议SIGIR 2017（CCF A类会议）最佳论文提名奖；博士期间获得国际NLP顶级会议NAACL 2019最佳可解释论文奖，该工作与NLP里程碑工作BERT同台领奖，长期担任ICLR/NeurIPS/ICML审稿人。发表包括国际顶级会议ICLR/NuerIPS/ACL/EMNLP/NAACL/ SIGIR/WWW和顶级期刊TOIS/TOC等20余篇，撰写的《推荐系统与深度学习》由清华大学出版社出版。
岗位职责
1. 参与多模态 (文本、图像、视频等) 大模型的研发和优化工作，协助进行模型的训练与调试；
2. 收集和处理多模态数据集，确保数据质量符合模型训练需求；
3. 协助团队进行相关算法的设计、训练和测试工作；
4. 追踪最新的人工智能研究进展，特别是多模态学习领域的前沿技术和应用。推进多模态大模型在业务场景的应用落地。
岗位要求
1. 正在就读于计算机科学、人工智能或相关专业的硕士或博士研究生；
2. 在计算机视觉、多模态理解等方面有扎实的研究基础，熟悉主流模型和算法，如CLIP、ALBEF、BEIT3、BLIP-2、LLaVA等多模态理解模型；
3. 具备良好的编程能力，熟练使用至少一种编程语言，如Python、Java或C++；
4. 对深度学习、机器学习有深入理解，有使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的实战经验。熟悉分布式训练框架，如Megatron-LM和DeepSpeed，并具备多机多卡大模型训练经验者优先考虑；
5. 有高质量论文发表者优先 (如CVPR, AAAI, NIPS, ICLR, TPAMI, ICCV, ECCV等)；
6. 有良好工程能力，在kaggle、天池等数据竞赛中获奖者优先；
7. 具有良好的英语读写能力，能够阅读和理解英文学术论文。
岗位职责
1. 参与大语言模型在垂域的算法落地，根据业务需求开发定制化大语言模型，包括应用在AI Agent、虚拟对话、评论分析等业务场景；
2. 收集和处理垂域文本数据集，确保数据质量符合模型训练需求；
3. 负责提升大语言模型在检索增强、工具增强范式下的性能，提升检索和工具调用的准确度并降低内容生成的幻觉；
4. 参与深度学习和大语言模型研发相关工作，包括但不限于预训练、SFT、RLHF、Prompt调优、上下文窗口扩充、知识增强等。
岗位要求
1. 正在就读于计算机科学、人工智能或相关专业的硕士或博士研究生；
2. 在NLP、LLM等方面有扎实的研究基础，熟悉主流模型和算法，如LLaMA、Yi、Qwen等主流LLM的架构和MoE、LORA等主流训练技术；
3. 熟悉大语言模型的原理和训练方法，有实际训练经验者优先；
4. 对深度学习、机器学习有深入理解，有使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的实战经验。熟悉分布式训练框架，如Megatron-LM和DeepSpeed，并具备多机多卡大模型训练经验者优先考虑；
5. 具备算法优化、模型量化、推理加速等工程能力和经验者优先；
6. 有高质量论文发表者优先 (如ICML, NIPS, ICLR, ACL, EMNLP等)；
7. 有良好工程能力，在kaggle、天池等数据竞赛中获奖者优先。
岗位职责
1. 参与开发优化大模型训练框架，支持单任务千卡规模的高效和稳定训练；
2. 参与大语言模型、多模态大模型结构设计，并联合业务和校企合作进行模型训练效率和性能的验证；
3. 参与文生图和文生视频的训练性能加速；
4. 参与低精度训练性能优化和长窗口训练性能优化。
岗位要求
1. 熟悉使用PyTorch框架，可对DataLoader数据迭代和DDP训练代码进行性能分析和优化；
2. 熟练使用主流大模型训练框架DeepSpeed、Megatron、Colossal。掌握3D并行、ZeRO机制、Flash-Attnetion等原理和可优化方向。具有vLLM、llama.cpp等推理框架的研发经验；
3. 有ViT、Stable Diffusion、DiT模型训练性能优化经验者优先；
4. 熟练掌握CUDA性能优化手段，能够进行算子的拆分和融合，进行并行算法设计和优化，有算子编写优化项目经验者优先；
5. 有使用cutlass2/3进行深度学习相关算子开发，有复现接近cuBLAS效率kernel开发，有写过pytorch cuda extenti的优先。
福利待遇
1. 日薪350~500元（可覆盖在深生活开销，租房约1500元/月），可根据候选人的经验和技能水平确定薪资；
2. 优秀者可推荐攻读香港中文大学（深圳）数据科学哲学硕士/博士项目, 并提供最多全额的奖学金（与香港中文大学深圳的奖学金不冲突）；
3. 实习期间提供计算资源、舒适的办公环境用于科学研究。
平台资源
1. 可为实习生提供南科大丰富优质的图书馆资源，AI和交叉学科领域拥有雄厚的师资力量；
2. 实习期间中心提供计算资源、舒适的办公环境用于科学研究；3. 可参与课题组科研项目，并可作为论文合作者；
4. 与华为、IDEA、UCloud、滴谱、鹏程实验室等有深度合作，也可提供内推机会。
申请方式
电话：0755-88015665
实习内推
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高校招生
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