职位&公司对比
职位详情
- 天津
- 3-5年
- 本科
- 大模型算法
- 机器学习
- 图像算法
- 自然语言处理算法
- 模型加速/性能优化
- C/C++
- Python
- 并行计算
- 分布式训练
- 嵌入式开发
- 算法工程化经验
- 发表算法相关优秀论文
- 参加算法相关竞赛/获奖
- 团队管理经验
- 优秀开源项目经历
- RAG
1. 精通基于检索增强生成(RAG)的模型架构与原理,熟悉各类 RAG 算法直聘。 2. 来自BOSS直聘深入理解深度学习理论,熟练掌握常见神经网络架构,如 Transfor直聘mer 及其衍生架构,能够运用这些知识对 RAG 模型进行底层结构优化,提升模型性能。 3. 拥有 1 年以上基于来自BOSS直聘 RAG 技术的项目实践经验,成功主导或参与过 RAG 模型的开发、优化与部署项目,具备在实际场景中解决模型性能问题的能力。
职位详情
- 天津
- 3-5年
- 本科
- 机器学习
- 大模型算法
- 强化学习
- 自然语言处理算法
- 模型加速/性能优化
- 多模态算法
- 并行计算
- 分布式训练
- 算法工程化经验
- Agent
- Transformer
- Langchain
- LangGraph
- GraphRAG
我们正在寻找一位富有激情、技术精湛的AI/大模型开发工程师,以支持我们的数字化团队在自然语言处理和深度学习领域的前沿研究。作为这个角色,您将负责开发、优化和部署垂直细分领域的深度学习/大语言BOSS直聘模型,以满足我们客户的需求。 1. 设计和开发深度学习模型,包括boss但不限于NLP、语音识别和图像处理领域; 2. 根据实际业务需求,了解训练集制作方法,对模型进行选型、微调和改进(例如llama factory); 3. 优化模型性能,提高模型的准确性和效率; 4. 与数据科学家和工程师团队合作,进行数据预处理和特征工程; 5. 能熟练使用langchain、LangGraph、AutoGen等框架; 6. 保持对最新深度学习技术的关注,并将合适的算法和技术引入项目中。 职位要求 1. 具有计算机科学、数学或相关领域的学历,3年以上工作经验,具有深度学习和NLP相关的工程化落地经验; 2. 熟悉Python语言,以及常用的深度学习/NLP框架(如TkanzhunensorFlow、PyTorch、Transformer),C++是加分项; 3. 具有OpenAI/微软云等AI生态项目的开发/部署经验; 4. 对深度学习和自然语言处理有深入理解,具备相关项目经验,能够独立思考和开展研究,对业务目标和模型性能能够作出合理的评估,对AI模型与现有数字化系统的对接/数据链路/迭代闭环有实际项目经验; 5. 有团队合作精神,能够有效地与不同背景的团队成员沟通; 6. 熟悉软件开发流程是加分项; 7. 有一定的大模型、AIGC相关产品的原型/开发/微调/部署经验,了解LlaMa,ChatGLM等优秀开源项目是加分项。
技能解析
- 神经网络
- 性能问题
- 深度学习
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 团队合作精神
- 数据科学
- 独立思考
- 软件开发流程
- 图像处理
- 自然语言
- 合作精神
- 开发流程
- 团队合作
- 软件开发
- 深度学习
数据来自CSL职业科学研究室
工作时间
工作时间
公司福利
- 五险一金
- 补充医疗保险
- 定期体检
- 加班补助
- 年终奖
- 带薪年假
- 员工旅游
- 免费班车
- 餐补
- 通讯补贴
- 节日福利
- 员工公寓
公司福利
- 五险一金
- 年终奖
- 带薪年假
- 交通补助
- 包吃
- 零食下午茶