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职位描述
- 搜索/信息检索算法经验
- TensorFlow/PyTorch
- 推荐算法经验
- Python
1.和电商搜索业务紧密结合，设计和改进机器学习模型的架构，实现高效的搜索大型模型训练和推理系统(特别是大规模语言模型，GPT、LLaMA、通义千问等)，确保其高效性和准确性，以提高计算性能和加速模型收敛
2.进行搜索在线模型的性能分析和调优，识别和解决瓶颈问题，提高模型的训练和推理速度，以适应并充分利用硬件资源，确保在高效计算资源利用的前提下，提供快速响应的搜索业务体验
3.应用不限于剪枝、量化、知识蒸馏、分布式计算(数据并行、模型并行、混合并行)等技术来优化模型的复杂度和运行速度，同时探索模型在样本、训练、存储和推理的极致性能
4.和工程团队协同，实施并维护自动化工具和流程，以简化和加速模型训练和推理的部署过程
5.研究最新的机器学习和深度学习技术，跟踪最新的研究进展和技术趋势，提出改进和创新的想法，推动团队的技术发展，并将其应用到淘宝搜索生产环境中
6.参与设计和优化淘宝整体搜索系统，包括多阶段漏斗设计和整体链路设计，确保系统的稳定性和高效性
岗位要求
1.计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士及以上学历，在剪枝、量化等相关领域发表过优秀论文优先，包括但不限于NeurIPS、ICLR、ICML等顶级会议或期刊
2.熟悉常见的分布式机器学习框架，Megatron、DeepSpeed、HuggingFace，熟悉分布式计算和并行计算的概念和技术，有相关的实际经验
2.有工业界相关方向的实践经验者，或参加过ACM或数据挖掘/机器学习类竞赛并取得优异名次者优先
4.深入理解机器学习算法和模型的原理和实践，熟悉常见的机器学习框架，如PyTorch、TensorFlow等，并具有丰富的实际项目经验
5.有强烈求知欲，对人工智能领域相关技术有热情;学习能力强，对新事物保有好奇心
6.具备良好的沟通和团队合作能力，能够与跨功能团队密切合作，解决问题并实现共同目标
认证资质
其它信息
李先生
竞争力分析
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页面更新时间：2025-05-20
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