base上海，26届及以后优先 【岗位职责】 1. 协助大模型（LLM）相关工作： 在 mentor 指导下，学习并协助进行大语言模型（LLM）的相关工作，可能包括： • 大模型训练、微调或预训练的辅助任务，如数据准备、代码调整、实验脚本运行。 • 对大模型的生成结果进行评估和分析。 • 学习与大模型相关的技术原理和方法。 2. 协助文本转语音（TTS）相关工作： 在 mentor 指导下，学习并协助进行文本转语音（TTS）模型的相关工作，可能包括： • TTS模型的数据处理（如文本清洗、音频切分）。 • TTS模型的训练或推理辅助任务。 • 对TTS合成语音质量进行评估和听感分析。 • 学习与TTS模型相关的技术原理和方法。 3. 辅助数据处理与准备： 协助进行大规模文本数据和语音数据的清洗、预处理、标注等工作，确保数据质量以用于模型训练。 4. 学习前沿技术并整理： 阅读和学习与大语言模型和 TTS 模型相关的技术资料、论文，并协助整理学习笔记或技术文档。 5. 完成其他辅助性工作： 协助 mentor 完成如代码管理、文档编写、会议记录等其他日常辅助性工作。 【岗位要求】 1. 在读学生： 计算机科学、软件工程、人工智能、自动化、电子工程、信号处理等相关专业在读的本科或硕士研究生。 2. 扎实的编程基础： 掌握 Python 编程语言，熟悉基本的数据结构和算法，能够编写简单的脚本解决问题。 3. 熟悉至少一种深度学习框架： 熟悉至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow），能够搭建和运行简单的模型，理解其基本原理。 4. 对深度学习有基本认识： 了解深度学习的基本概念，如神经网络、卷积、循环、训练、推理等。 5. 对大语言模型和语音合成技术有浓厚兴趣： 对大语言模型（LLM）和文本转语音（TTS）这两个AI技术方向都怀有强烈的学习热情和好奇心，渴望了解它们的工作原理、相互关联和应用场景。 6. 具备良好的学习能力和积极性： 求知欲强，能快速学习新知识和工具，遇到问题能主动思考并寻求帮助，具备良好的沟通和团队协作能力。 7. 具备良好的英语阅读能力： 能够阅读英文技术文档和论文。 8. 保证实习时长： 能够保证每周至少3天，并可持续实习3个月。