深度求索DeepSeek北京内推：LLM4Math方向实习生招募启事

一、企业背景：深度求索DeepSeek的技术基因与创新基因

深度求索DeepSeek作为国内人工智能领域的新锐企业，专注于大语言模型（LLM）与数学计算交叉领域的研发，其核心团队由多位算法科学家、数学博士及工程专家组成，拥有多项自主知识产权的数学推理算法专利。公司以“让AI理解数学本质”为使命，致力于构建可解释、高精度的数学大模型（LLM4Math），在符号计算、定理证明、数学教育等场景中已取得阶段性突破。

此次招聘的LLM4Math方向实习生，将深度参与公司核心项目——基于Transformer架构的数学符号推理引擎优化。该引擎旨在解决传统LLM在数学问题求解中的“形式正确但逻辑断裂”问题，通过引入形式化验证技术，实现从自然语言到数学证明的端到端推理。

二、岗位核心：LLM4Math方向的技术挑战与价值

1. 数学符号推理的独特性

与通用大模型不同，LLM4Math需处理三类核心问题：

• 符号表示：将数学语言（如LaTeX公式、逻辑表达式）转换为模型可理解的向量表示；
• 逻辑链构建：在生成答案时，需显式构建推理步骤（如分式化简、归纳假设）；
• 验证机制：通过形式化方法（如Z3求解器）验证生成步骤的数学正确性。

技术示例：
若模型需证明“√2是无理数”，通用LLM可能直接输出结论，而LLM4Math需生成如下结构化输出：

证明步骤：
1. 假设√2是有理数，则存在互质整数p,q，使得√2=p/q；
2. 两边平方得2=p²/q² → p²=2q²；
3. 由质因数分解，p²的质因数2的指数为偶数，而2q²中2的指数为奇数，矛盾；
4. 故假设不成立，√2为无理数。
验证：通过Coq定理证明器验证步骤逻辑无矛盾。

2. 实习生需攻克的技术难点

• 多模态输入处理：融合文本、图像（如几何图形）、符号三种模态的数学问题；
• 长上下文推理：解决数学证明中常见的“多步依赖”问题（如级数收敛性证明）；
• 数据增强策略：设计合成数据生成算法，覆盖未被现有数据集覆盖的数学分支（如抽象代数）。

三、岗位要求：技术能力与成长潜力的双重考察

1. 硬性技能要求

• 编程基础：精通Python，熟悉PyTorch/TensorFlow框架，有分布式训练经验者优先；
• 数学能力：掌握离散数学、线性代数基础，能阅读数学论文（如《Principles of Mathematical Analysis》）；
• 工具链：熟悉Hugging Face Transformers库、SymPy符号计算库、Prolog逻辑编程语言。

2. 软性素质要求

• 问题拆解能力：能将复杂数学问题分解为可执行的子任务（如将微分方程求解拆分为“分类-建模-求解-验证”四步）；
• 学术敏锐度：跟踪ArXiv上数学大模型相关论文（如Meta的FunSearch、Google的AlphaGeometry）；
• 抗压能力：适应快速迭代的研究节奏，每周需完成1-2次模型实验迭代。

四、内推优势：北京区位与资源赋能

1. 地理位置红利

• 算力资源：依托北京超算中心，实习生可申请使用A100集群进行大规模模型训练；
• 学术交流：公司定期举办“数学与AI”沙龙，邀请中科院、北大数学系教授分享前沿进展；
• 产业对接：与好未来、猿辅导等教育企业合作，实习生可参与数学大模型的实际产品落地。

2. 职业发展路径

• 技术成长：优秀实习生可获得全职offer，参与下一代数学大模型（如支持LaTeX动态生成的模型）的研发；
• 学术背书：公司支持实习生以第一作者身份发表顶会论文（如NeurIPS、ICLR的数学AI专题）；
• 跨界机会：表现突出者有机会转向量化交易、密码学等数学密集型领域。

五、申请指南：从简历到面试的全流程解析

1. 简历优化建议

• 项目经历：重点描述数学相关项目（如用LLM解决微积分习题、开发符号计算工具）；
• 技术细节：量化成果（如“将定理证明的生成准确率从62%提升至78%”）；
• 避免冗余：删除与岗位无关的技能（如前端开发、UI设计）。

2. 面试考核重点

• 代码题：实现一个简单的符号微分算法（如对x²+sin(x)求导）；
• 数学题：手推梯度下降公式，并分析其在非凸函数上的收敛性；
• 系统设计：设计一个支持多步推理的数学大模型架构，需考虑注意力机制的优化。

3. 内推通道

• 截止日期：2024年6月30日；
• 投递方式：将简历发送至career@deepseek.ai，标题注明“LLM4Math实习-姓名-学校”；
• 内推码：使用内推码“DS-MATH2024”可优先进入面试环节。

六、行业展望：数学大模型的未来图景

随着GPT-4等模型在数学竞赛中表现的提升，数学大模型正从“辅助工具”向“独立研究者”演进。深度求索DeepSeek的LLM4Math项目，旨在构建可解释、可验证的数学AI，其技术路线与OpenAI的Q*项目、DeepMind的FunSearch形成差异化竞争。对于有志于在AI与数学交叉领域深耕的开发者，此次实习不仅是技术能力的锤炼，更是参与下一代AI基础设施建设的机遇。

结语：
深度求索DeepSeek的LLM4Math实习生项目，为数学与AI交叉领域的开发者提供了稀缺的成长平台。从符号推理的底层技术到数学大模型的产业落地，实习生将全程参与中国AI数学化的关键进程。如果你渴望用代码破解数学难题，用算法重构数学教育，这场北京内推或许是你职业生涯的重要转折点。