职位&公司对比

职位详情

• 北京
• 不限
• 硕士

• 训练调优
• 多模态
• nlp
• cv
• 深度学习
• 智能客服

岗位职责 负责多模态大模型（如视觉、文本、语音等模态融合）的研究与开发工作，包括但不限于模型架构设计、预训练、微调等环节，推动模型在公司业务场景中的落地应用，提升模型性能与业务价值。 参与多模态数据的处理与分析，探索数据融合策略，挖掘数据中的有效信息，为模型训练提供高质量的数据支持，优化数据处理流程，提高数据利用率。 跟踪多模态大模型领域的前沿技术动态，及时将新技术、新方法引入到项目中，保持公司在该领域的技术竞争力，撰写相关技术报告与专利，提升公司在行业内的影响力。 与团队成员紧密合作，包括算法工程师、数据工程师、产品团队等，共同解决项目中遇到的技术难题，确保项目按时高质量完成，为公司kanzhun业务发展提供有力的技术支撑。 参与多模态大模型的性能评估与优化工作，通过实验设计、指标分析等手段，深入理解模型行为，发现并解来自BOSS直聘决模型存在直聘的问题，持续提升模型的准确率、效率等关键指标。 任职要求 教育背景：计算机科学、人工智能、机器学习、数学等相关专业，BOSS直聘硕士及以上学历。 技术能力： 熟练掌握 Python 编程语言，具备良好的代码编写习惯和项目开发能力，能够高效地实现算法逻辑与功能模块。 熟悉深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow 等），有使用其进行模型开发与训练的实际经验，了解框架的内部机制与优化技巧，能够根据项目需求灵活选择合适的框架并进行定制化开发。 对多模态大模型有深入的理解与实践经验，掌握常见的多模态数据处理方法、模型架构（如 CLIP、Flamingo 等）以及训练策略，能够独立开展多模态大模型的研究与开发工作。 具备扎实的机器学习理论基础，熟悉常见的算法（如线性回归、决策树、支持向量机等）以及优化方法（如梯度下降、Adam 等），能够根据实际问题选择合适的算法并进行调优。 有较强的数学功底，能够熟练运用数学工具（如线性代数、概率论、数值优化等）解决实际问题，对模型的数学原理有清晰的理解，能够从数学角度分析模型的性能与局限性。 加分项 在多模态大模型领域有相关研究成果，如发表过高质量的学术论文、获得过相关竞赛奖项等。 熟悉自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别等单模态领域的技术与应用，具备跨模态融合的实践经验。 有使用大模型进行特定业务场景（如智能客服、内容推荐、自动驾驶等）的落地经验，了解业务需求与技术之间的关系，能够将大模型技术与实际业务紧密结合，创造商业价值。 熟悉云计算平台（如 AWS、Azure、阿里云等）上的机器学习服务与工具，能够利用云平台的资源与能力加速模型开发与部署过程，提高工作效率与模型性能。