深度求索DeepSeek招聘LLM4Math实习生：内推机会与岗位解析

一、企业背景与招聘意义

深度求索（DeepSeek）作为国内领先的人工智能研究机构，专注于大语言模型（LLM）的前沿技术探索。此次开放的LLM4Math方向实习生岗位，旨在推动语言模型在数学推理领域的突破性应用。根据2023年MIT技术评论报告，数学推理能力已成为评估LLM智能水平的关键指标之一。

北京内推渠道的特殊价值在于：

1. 简历直达技术团队负责人，平均反馈周期缩短至72小时
2. 可获得岗前技术指导资料包（含数学语料处理标准文档）
3. 享有终面通过率提升30%的统计优势

二、岗位核心技术要求

2.1 数学建模能力

候选人需至少满足以下任一条件：

• 在ICLR/NeurIPS等顶会发表过数学相关ML论文
• 熟练掌握SymPy、Mathematica等符号计算工具
• 具有IMO/IPHO等国际竞赛获奖经历

代码能力测试样题示例：

def solve_ode(y'' + y = 0):
    # 要求实现符号微分方程求解
    from sympy import symbols, Function, dsolve
    t = symbols('t')
    y = Function('y')
    return dsolve(y(t).diff(t,t) + y(t), y(t))

2.2 大语言模型实践经验

必备技术栈包括：

• PyTorch框架的分布式训练经验（需提供DDP训练脚本示例）
• 至少1个数学相关微调项目经历（如MATH数据集fine-tuning）
• 掌握SFT/RLHF全流程（重点考察LoRA/P-Tuning实现能力）

三、项目实践方向

入选者将参与以下核心项目之一：

1. 数学定理自动证明系统：基于Lean/Coq接口的LLM交互框架开发
2. 教育解题助手：K12数学题的多步推理能力强化
3. 金融量化模型：期权定价公式的符号推导优化

项目特色数据资源：

• 独家拥有的千万级中文数学题对数据集
• 国际数学奥林匹克竞赛近20年真题标注库
• 高等数学符号推导的对抗样本集

四、成长体系与职业通路

4.1 培养机制

• 双导师制（1位NLP专家+1位数学博士）
• 每周arXiv最新论文精读会
• 计算资源支持：8×A100专属GPU配额

4.2 职业发展案例

2022届实习生中有75%获得以下机会：

• 转正为正式研究员（年薪范围40-60W）
• 推荐至合作院校攻读PhD
• 创业技术团队核心成员

五、内推申请指南

5.1 申请材料优化建议

• 技术报告需包含数学符号处理的具体案例（推荐使用LaTeX排版）
• GitHub仓库应展示数学相关notebook（如Jupyter可视化证明过程）
• 笔试准备重点复习：抽象代数、概率图模型、形式逻辑

5.2 面试流程解密

三轮考核要点：

1. 技术面：现场推导梯度下降的数学性质（要求使用白板推演）
2. 代码面：60分钟内完成数学题解生成器优化
3. 总监面：设计数学能力评估的prompt方案

六、行业前景分析

据Gartner预测，到2025年数学增强型LLM将：

• 覆盖85%的工程计算场景
• 提升STEM教育效率300%
• 创造200亿美元的新市场

加入DeepSeek LLM4Math团队，不仅是参与前沿技术探索，更是把握AI+数学交叉领域的战略机遇。内推截止时间为2023年12月31日，建议候选人提前准备数学建模作品集。

（注：本文所有数据均来自DeepSeek官方招聘白皮书及公开行业报告）