應屆畢業生
學歷不限
2025-04-20 22:44:33
326人關注1)大模型算法研發與優化：
①負責大模型的訓練、微調與優化，結合實際業務需求提升模型性能；
②研究并實現知識圖譜、知識庫的構建與維護，支持大模型的知識增強能力；
③開發知識增強的多輪問答系統，優化檢索與生成模塊的性能，提升問答準確率與用戶體驗。
2）大模型微調技術研究：
①熟練掌握大模型的微調技術，并進行深入研究與創新；
②探索高效微調方法，降低大模型在特定任務上的訓練成本與資源消耗；
③結合實際場景，設計并實現定制化的微調方案。
3）大模型部署與應用：
①負責大模型的部署與推理優化，確保模型在高并發場景下的高效運行；
②研究模型壓縮與加速技術（如量化、剪枝、蒸餾等），提升大模型的推理效率；
③推動大模型在產品中的應用，解決實際業務問題。
4）技術調研與創新：
①跟蹤大模型領域的前沿技術，結合實際業務需求進行技術調研與創新；
②參與技術方案的制定與評審，推動團隊技術能力的提升。
工作時間：周一至周五8:30-16:30，午休1小時；周末雙休
1）學歷要求：碩士研究生及以上學歷，985/211本科，計算機科學、人工智能、電子工程、自動化等相關專業。
2）工作經驗：
①3-5年大模型、自然語言處理、知識圖譜等相關領域的研究或開發經驗；
②具備知識圖譜、知識庫構建及RAG問答系統的實際項目經驗。
3）技術能力：
①熟悉業界主流大模型（如GPT、BERT、T5、LLaMA等）的算法原理與實現細節；
②熟練掌握大模型的微調技術，包括但不限于Adapter、LoRA、Prompt Tuning、Prefix Tuning等。
③熟悉大模型的訓練框架（如PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM等），具備大規模分布式訓練經驗；
④熟悉模型壓縮與加速技術（如量化、剪枝、蒸餾等），具備大模型部署與推理優化經驗；
⑤具備知識圖譜、知識庫構建及RAG問答系統的開發經驗，熟悉相關工具與框架（如Neo4j、Elasticsearch、FAISS等）。
1）具備良好的代碼能力，熟練掌握Python/C ，具備良好的編程習慣；
2）具備較強的學習能力與問題解決能力，能夠獨立完成技術調研與開發；
3）具備良好的團隊協作能力與溝通能力，能夠與跨部門團隊緊密合作。
4）加分項：
①在重要國際學術會議（如CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等）發表過相關論文；
②具備大規模數據集處理與分布式訓練經驗；
③有端側實際產品落地經驗，熟悉從算法研發到上線的完整流程；
④有教育行業開發經驗。
注：聯系我時，請說是在赤水人才網上看到的。
求職提示：用人單位發布虛假招聘信息，或以任何名義向求職者收取財物（如體檢費、置裝費、押金、服裝費、培訓費、身份證、畢業證等），均涉嫌違法，請求職者務必提高警惕。
