职位&公司对比
职位详情
- 南京
- 硕士
- 在校/应届
- 深度学习
- 机器学习
- 大模型算法
- 自然语言处理算法
- 广告算法
- 推荐算法
- 运筹优化算法
- 多模态算法
- 大数据处理框架(Spark/Hadoop/Hive)
- 参加算法相关竞赛/获奖
- 发表算法相关优秀论文
- 优秀开源项目经历
招聘对象:25年11月-26年10月毕业的海内外同学; 暑期实kanzhun习,可提供秋招转正名额 base地:北京/杭州 职位描述 你的挑战: 攻克LLM全链路训练难题:主导大模型训练,优化模型Scaling Law,结合应用需求突破分布式性能瓶颈,基于RL增强模型推理能力,打造电商领域最懂用户需求的超级大脑(含多模态VLM研发)。 为什么选择淘天? 1.坐拥电商领域最大规模场景:每天处理数亿次用户交互,覆盖直聘搜索/推荐/广告/客服/营销全链路,你将直接面对全球最复杂的电商需求场景。 2.定义未来购物标准:你研发的模型将服务数亿消费者,结合大语言和多模态模型能力满足用户偏好,影响海量商家经营决策。 3.顶级科研配置:超大规模GPU集群支持大规模参数模型训练,自研分布式框架直聘实现训练推理效率大幅提升,顶级会议发表,前沿技术成果即时输血。 加入我们,你将获得: 1.与NLP/多模态领域顶尖团队共创,解锁大模型在商品理解、智能创作、消费决策、购物BOSS直聘对话等场景的无限可能。 2.弹性化的技术路线选择权,既可在大模型基础技术方面突破能力上限,也可深入应用层打造现象级AI产品。 3.打通产学研用全链路:支持技术成果转化顶会论文和专利+百万级ai native用户产品。 职位要求 1. 自然语言处理、计算机视觉、语音处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业的硕士生/博士生; 2. 熟练掌握Tensorflow、Pytorch等深度学习框架,扎实的编程基础,具备独立的算法实现能力; 3. 有LLM实操经验,参与过大模型预训练,SFT,RLHF等项目者优先; 4boss. 良好的逻辑分析能力和数理基础,对算法原理及应用有较深入的理解,在人工智能相关的各类国际顶级会议/期刊中发表过论文者优先。
职位详情
- 南京
- 本科
- 在校/应届
- C/C++
- 接受实习/在校生投递
- 机器学习
- 深度学习
- 大模型算法
- 自然语言处理算法
- Python
岗位职责: 1. 参与大模型技术研究与学习,(如Transformer架构、Prompt Engine来自BOSS直聘erin直聘g、RLHF等) 2. 协助大模型的部署优化,包括模型量化、分布式推理、服务化部署(Hugging Face/DeepSpeed等工具链实践) 3. 支持大模型训练全流程,涵盖数据清洗、分布式训练加速、模型微调(LoRA/P-Tuning等参数高效方法) 4. 探索大模型应用场景,参与构建行业垂直领域智能体(如Agent系统、知识库问答等) 5. 完成技术文档沉淀与知识分享,协助团队构建技术资产 任职要求: 1.985、211在校(大三+)学生优先考虑,每周实习1-4天,持续2个月; 2.熟悉OpenWebUI、Langchain等项目,能够部署、修改; 3.熟练掌握至少一种编程语言,如Python(最常见,包括numpy、pandas、scikit-learn、PyTorch、TensorFlow等库的使用),或C++等; 4.掌握深度学习基础理论,理解Transformer/BERT/GPT等模型架构,有Huggi来自BOSS直聘ng Face库使用经验加分; 5.熟悉RAG技术;有基于Rag构建垂直领域知识库经验者优先。 6.熟悉MCP协议、Akanzhun2AI协议,有MCP服务器构建经验者优先。 7.熟悉vllm、llama.cpp等模型推理框架,有模型量化、分布式推理、服务化部署经验者boss优先。 8.具备良好的团队合作精神,能够有效沟通,积极解决技术难题。
技能解析
- 深度学习框架
- 编程基础
- 算法实现
- 技术路线
- 良好的逻辑
- 计算机视觉
- 算法实现能力
- 数理基础
- 推理能力
- 机器学习
- 算法原理
- 用户需求
- 逻辑分析
- 分析能力
- 自然语言
- 数据挖掘
- 人工智能等
- 逻辑分析能力
- 深度学习
- 模型训练
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 团队合作精神
- 技术难题
- 编程语言
- 合作精神
- 技术研究
- 解决技术难题
- 有效沟通
- 技术文档
- 团队合作
- 数据清洗
- 深度学习
- 模型训练
数据来自CSL职业科学研究室
工作时间
公司福利
- 五险一金
- 补充医疗保险
- 年终奖
- 股票期权
- 员工旅游
- 免费班车
- 餐补
- 交通补助
- 节日福利
- 零食下午茶