崗位職責(zé):??
1.算法研發(fā)與優(yōu)化:負(fù)責(zé)計(jì)算機(jī)視覺(CV)、自然語言處理(NLP)或多模態(tài)大模型等核心AI算法的研發(fā)、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)及部署。這包括但不限于目標(biāo)檢測、圖像分割、文本生成、語音識別與合成(ASR/TTS)、跨模態(tài)理解與生成等任務(wù)。
2.模型部署與性能提升:主導(dǎo)或參與模型的輕量化、量化、推理加速(如使用TensorRT、vLLM等工具)和落地應(yīng)用,確保其在生產(chǎn)環(huán)境中的高效與穩(wěn)定運(yùn)行。
3.大模型技術(shù)應(yīng)用:開展大語言模型(LLM)的微調(diào)(Fine-tuning)、提示詞工程(Prompt Engineering)、檢索增強(qiáng)生成(RAG)系統(tǒng)構(gòu)建以及參與協(xié)助AI Agent(智能體)的開發(fā)與集成。
4.數(shù)據(jù)處理:構(gòu)建和清洗高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略,并參與相關(guān)技術(shù)方案、文檔的編寫與評審。
5.技術(shù)研究與合作:跟蹤學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的前沿技術(shù)(如Transformer變體、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、具身智能),具備復(fù)現(xiàn)先進(jìn)論文的能力,并與團(tuán)隊(duì)協(xié)作推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和業(yè)務(wù)落地。
?任職要求:??
1.學(xué)歷背景:計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、模式識別、電子工程、數(shù)學(xué)或相關(guān)專業(yè)碩士學(xué)歷?。
2.技術(shù)能力:
熟練掌握 Python,需熟悉C++或 Java。
精通 PyTorch或 TensorFlow等至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架。
扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ),深入理解注意力機(jī)制(Attention)、Transformer架構(gòu)及常見模型(如BERT、GPT、CLIP等)的原理。
3.經(jīng)驗(yàn)與技能:
計(jì)算機(jī)視覺方向:需熟悉目標(biāo)檢測(如YOLO)、圖像分割、圖像識別等。
NLP/大模型方向:需有文本生成、語音處理、大模型微調(diào)(如LoRA)、Prompt工程、RAG或AI Agent(熟悉LangChain等框架)的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
多模態(tài)方向:需了解多模態(tài)模型(如GLM-4.5、Qwen-VL、deepseek),熟悉跨模態(tài)對齊、表示學(xué)習(xí)等技術(shù)。有模型壓縮、量化、加速部署(如TensorRT、ONNX)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
具備良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、算法分析能力和創(chuàng)新能力,能夠閱讀并復(fù)現(xiàn)前沿學(xué)術(shù)論文。
4. 綜合素養(yǎng):至少要求3年及以上相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),具備出色的分析問題、解決問題能力,以及良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神。