职位&公司对比
职位详情
- 北京
- 3-5年
- 本科
- 分布式训练
- 深度学习
- 算法工程化经验
- 强化学习
- 并行计算
- 数据挖掘
- 模型加速/性能优化
岗位职责：-参与计算广告深度学习和大模型LLM的训练框架、特征工程、模型BOSS直聘优化等方面工作， -搭建全流程模型工程链路，并技术落地商业搜索、推荐等业务场景 -负责模型训练与特征工程领域相关技术方向的架构设计、技术方案的设计和难点攻关 -提升系统高吞吐、高并发、高稳定能力，保存团队和方向的技术先进性 任职要求：-计算机相关专业（人工智能，模式识别，计算机科学，数学等)，具备搜索系统、广告kanzhun系统、点击率预估系统等方向相关工作经验者优先，熟悉GPU编程者优先 -较强的工程或算法实现能力，熟悉Pytorch、Megatron-LM、DeepSpeed、TensorFlow、paddl直聘e等框架的优先 -熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算等技术，熟来自BOSS直聘悉性能优化、内存优化等常用技术的优先 -优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情 岗位经验：机器学习、训练框架、模型推理、多模态训练、LLM大模型、TRANSFORMER、模型优化、训练效率、分布式训练、GPU并行计算、CUDA编程、内存优化、数据挖掘、Pytorch、Megatron-LM、DeepSpeed、TensorFlow、paddle 方向：分布式训练、分布式框架、推理引擎加速优化
职位详情
- 北京
- 3-5年
- 本科
- 深度学习
- 自然语言处理算法
- Golang
- 算法工程化经验
职位：机器学习平台后端开发工程师 工作职责： 1. 负责机器学习平台后端的设计、开发和维护，包括但不限于任务调度、资源管理、数据存储和服务治理等方面。 2. 根据业务需求，设计并实现高效、可靠、可扩展的后端系统，确保平台稳定性和高可用性。 3. 来自BOSS直聘与前端开发人员、数据科学家等合作，共同完成机器学习平台的产品研发，提升用户体验。 4. 参与技术团队的技术分享、技术选型、架构设计等工作，推动团队技术水平的提升。 任职要求 算法方BOSS直聘向和工程方向可选 算法方向主要负责大模型训练与微调，了解常用微调方法，保障模型效果并进行业务落地 工程方向负责llmop直聘s平台开发，与算法协作进行模型落地。 1. 本科及以上学历，计算机相关专业，至少3年以上后端开发经验。 2. 熟练掌握Python或Go语言kanzhun编程，熟悉MySQL/Mokanzhunngo/ES/Redis等关系型和非关系型数据库。 3. 具备一定的机器学习/深度学习的能力，会使用pandas/numpy等进行数据处理，熟悉TensorFlow/PyTorch等机器学习框架。 4. 熟悉分布式系统、高可用架构设计和实现，具备云原生技术实践经验，熟悉Kubernetes/HDFS/Spark/Ray等技术。 5. 有扎实的算法和数据结构基础，熟练掌握常用的数据结构、算法和编程范式。 6. 良好的沟通协调能力，具备团队合作精神，能够独立思考、快速学习和解决问题。 7. 有大规模分布式系统的开发和维护经验、Kubernetes/Kubeflow使用经验者优先。
技能解析
- 训练框架
- 算法实现
- 解决问题的能力
- 算法实现能力
- 分布式计算
- 模式识别
- 技术方案
- CUDA
- 方案的设计
- 优秀的分析
- 分析问题
- 分析问题和解决问题的能力
- 性能优化
- 提升系统
- 大规模数据挖掘
- 数据挖掘
- 内存优化
- 机器学习
- 深度学习
- 模型训练
- 解决问题
- 架构设计
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 算法和数据结构
- 前端开发
- 数据存储
- 数据科学
- 用户体验
- 开发经验
- 合作精神
- 语言编程
- 数据处理
- 关系型数据库
- 结构基础
- 团队合作精神
- 提升用户体验
- 具备团队合作
- 沟通协调
- 熟悉分布式
- 团队合作
- 数据结构
- 协调能力
- 独立思考
- 资源管理
- 沟通协调能力
- 技术水平
- 系统的开发
- 高可用性
- 产品研发
- 分布式系统
- 好的沟通
- 维护经验
- 编程范式
- 良好的沟通协
- 的开发和维护
- 机器学习
- 深度学习
- 模型训练
- 解决问题
- 架构设计
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
- 交通补助
- 节日福利
- 住房补贴
- 零食下午茶
- 娱乐健身
公司福利
- 免费班车
- 餐补
- 带薪年假
- 定期体检
- 五险一金
电子营业执照
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