GenAI 软件工程师实习生 - GenAI 模型实验

GenAI Software Engineer Intern – GenAI Model Experiment

昕诺飞（Signify）

地点: 上海，中国
类型: 实习
发布: 2026-04-21
部门: 研发
编号: 364081

楼宇自动化照明控制

中文 English

职责

推动生成式引擎优化（GEO）项目，提升品牌在营销活动中的曝光度。
设计并执行严谨的 A/B 测试计划。
进行快速优化，以最大限度地提高人工智能驱动的搜索相关性。
创建和实施自定义 AI 技能和智能体工作流程。
跟踪关键绩效指标，以衡量优化效果和可见性提升。
开发、维护和扩展内部 GEO 应用程序的功能。
与团队合作开展深入、严谨的学术研究，撰写和合作撰写学术论文，目标是在顶级期刊上发表，探索 LLM 监督微调（SFT）、时间序列基础模型和模型对齐等高级人工智能主题。

必备要求

目前正在攻读计算机科学、数据科学、人工智能或相关领域的硕士/博士学位。
能够从 2026 年 5 月至 6 月开始，进行为期 4 个月、每周 4-5 天的实习。
强大的 Python 编程或 vibe 编程技能，以及构建或测试基于 LLM 的应用程序和使用现代开发工具链（Claude Code、Git）的实践经验。
具备规范研究方法和撰写高质量学术或技术论文的能力者优先考虑。
有 A/B 测试框架、实验设计以及定义/跟踪模型评估 KPI 的经验者优先。
能够独立设置实验、排除代码故障并推动项目进展。
具备较强的阅读、写作和综合理解复杂技术文档和学术论文的英语能力。

优先条件

具有 LLM 监督微调（SFT）、基于人类反馈的强化学习（RLHF）或模型对齐技术方面的经验。
熟悉时间序列基础模型或处理用于预测任务的复杂遥测/传感器数据。
具备 Harness Engineering、Agents、Retrieval-Augment Generation (RAG) 架构和复杂提示工程方面的经验。
对开源人工智能项目做出贡献，或在人工智能、机器学习或人机交互会议/期刊上发表过论文。

Responsibilities

Drive Generative Engine Optimization (GEO) projects to enhance brand visibility in marketing campaigns.
Design and execute rigorous A/B testing plans.
Conduct rapid optimization to maximize AI-driven search relevance.
Create and implement custom AI skills and agent workflows.
Track key performance indicators to measure optimization effectiveness and visibility improvements.
Develop, maintain, and extend features of the internal GEO application.
Collaborate with the team on in-depth, rigorous research, writing and co-authoring academic papers targeting top-tier journals, exploring advanced AI topics such as LLM supervised fine-tuning (SFT), time series foundation models, and model alignment.

Must Have

Currently pursuing a Master's/PhD in Computer Science, Data Science, Artificial Intelligence, or a related field.
Available to start from May to June 2026 for a 4-month internship, 4-5 days per week.
Strong Python programming or vibe coding skills, with hands-on experience building or testing LLM-based applications and using modern development toolchains (Claude Code, Git).
Ability to apply rigorous research methods and write high-quality academic or technical papers is preferred.
Experience with A/B testing frameworks, experimental design, and defining/tracking model evaluation KPIs is preferred.
Self-driven, able to independently set up experiments, troubleshoot code, and drive projects forward.
Strong English reading, writing, and comprehension skills for complex technical documents and academic papers.

Preferred

Experience with LLM supervised fine-tuning (SFT), reinforcement learning from human feedback (RLHF), or model alignment techniques.
Familiarity with time series foundation models or handling complex telemetry/sensor data for forecasting tasks.
Experience with Harness Engineering, Agents, Retrieval-Augmented Generation (RAG) architectures, and complex prompt engineering.
Contributions to open-source AI projects or publications in AI, machine learning, or human-computer interaction conferences/journals.

公司简介

通过大胆的发现和尖端创新，我们引领着一个对地球的未来至关重要的行业：照明。凭借我们在互联照明和物联网领域的领导地位，我们正在为家庭、办公室、城市等领域开辟数据分析、人工智能和智能解决方案的新天地。在昕诺飞，您可以在我们令人难以置信的 125+ 年传统基础上塑造明天，同时努力实现更大胆的可持续发展目标。我们持续学习、创造力以及对多样性和包容性的承诺文化使您能够发展自己的技能和职业生涯。加入我们，我们将共同改变我们的行业，为更光明的生活和更美好的世界带来持久的改变。你照亮了道路。