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崗位職責(zé)
1. 負責(zé)AI算法的研發(fā)、優(yōu)化及落地，涵蓋機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域（如CV/NLP/多模態(tài)/推薦系統(tǒng)等）。
2. 針對業(yè)務(wù)場景（如智能客服、圖像識別、廣告推薦、自動化決策等）設(shè)計高效的算法解決方案。
3. 跟蹤學(xué)術(shù)界與工業(yè)界前沿技術(shù)（如大模型、AIGC、AutoML等），推動算法創(chuàng)新與性能提升，探索前沿技術(shù)，形成系列算法/大模型解決方案，完成算法團隊研發(fā)落地工作，推動多模態(tài)大模型效果達到行業(yè)領(lǐng)先。
4. 負責(zé)通用多模態(tài)大模型(包括十億、百億參數(shù)量)的設(shè)計、開發(fā)和優(yōu)化，包括但不限于預(yù)訓(xùn)練、跨模態(tài)信息對齊方法探索、SFT、指令微調(diào)、RLHF、Prompt工程、模型評估、模型推理等。
5. 參與大規(guī)模數(shù)據(jù)集的構(gòu)建、清洗及特征工程，優(yōu)化模型訓(xùn)練與推理效率。
6. 與工程團隊協(xié)作，完成算法的產(chǎn)品化部署（如模型壓縮、分布式訓(xùn)練、邊緣端優(yōu)化等）。
7. 撰寫技術(shù)文檔、專利及論文，推動團隊技術(shù)沉淀。
任職要求
必需技能：
1. 學(xué)歷：計算機、軟件工程、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、電子工程等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷（優(yōu)秀本科生可放寬）。
2. 算法基礎(chǔ)：
o 扎實的機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)（如CNN/RNN/Transformer、優(yōu)化算法、評估指標等）。
o 熟悉常見框架（PyTorch/TensorFlow/Keras）及工具鏈（Scikit-learn/Pandas/Numpy）。
o 精通Diffusion，Transformer、Bert, VIT等深度學(xué)習(xí)理論算法和優(yōu)化。
o 對多模態(tài)大模型訓(xùn)練范式等有深入理解和實踐，有多機多卡大模型訓(xùn)練/大模型微調(diào)/從0到1構(gòu)建多模態(tài)大模型(百億參數(shù)以上)等經(jīng)驗者優(yōu)先；
o 對大模型和生成式AI有濃厚的興趣，對至少一項生成式模型的原理與應(yīng)用具有深入了解，如GPT，DeepSeek V3/R1，Qwen3、Wan、可靈、LLava、MiniGPT4、Stable Diffusion、CogVLM、DALL-E等；
3. 編程能力：
o 精通Python，熟悉C++/Java/Go等更佳，具備良好的代碼規(guī)范與工程實現(xiàn)能力。
o 熟悉Linux開發(fā)環(huán)境，掌握Git、Docker等工具。了解分布式訓(xùn)練框架，如Deepspeed和Mearon-LM等，并有一定的多機多卡分布式訓(xùn)練經(jīng)驗
4. 經(jīng)驗要求：
o 有實際AI項目經(jīng)驗（如Kaggle競賽、開源項目、論文復(fù)現(xiàn)或企業(yè)級應(yīng)用）。
o 熟悉分布式訓(xùn)練（Horovod/Deepspeed）、模型部署（ONNX/TensorRT）、模型壓縮以及端側(cè)部署等。
o 具備較強的團隊協(xié)作能力和溝通能力，有較強的學(xué)習(xí)能力和業(yè)務(wù)分析及問題解決能力。
加分項：
· 頂會論文（NeurIPS/ICML/CVPR等）或?qū)＠?br>· 熟悉大模型訓(xùn)練/微調(diào)（LLaMA、GPT、擴散模型等）或垂直領(lǐng)域優(yōu)化（如醫(yī)療、金融）。
· 掌握AutoML、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、可解釋性AI等前沿技術(shù)。
團隊與文化
· 技術(shù)導(dǎo)向：鼓勵創(chuàng)新，提供算力與數(shù)據(jù)支持，定期組織技術(shù)分享。