职位&公司对比
职位详情
- 长春
- 3-5年
- 本科
- 大模型训练数据
- 数据标注
工作职责 1.AI 合成数据策略制定与实施：研究并开发基于 AI 的合成数据生成kanzhun算法，用于构建高质量、多样化的训练数据集，针对特定任务和目标，设计和优化数据合成流程，提升合成数据的真实性和有效性，探索利用生成式模型（如 GAN、Diffusion Model 等）进行数据增强和扩充，提升模型泛化能力 2.数据标注团队管直聘理与标准构建：组建和管理高效的数据标注团队，制定合理的标注流程和规范，设计并完善数据标注标准和指南，确保标注数据的准确性和一致性，开发自动化标注工具和平台，提升标注效率和质量，对标注人员进行培训和考核，持续提升团队标注能力 3.数据质量管理与评估：建立数据质量评估体系，对合成数据和标注数据进行全面评估和监控，分析数据质量问题，提出改进方案并推动实施，与算法团队紧密合作，根据模型训练需求不断优化数据质量 4.前沿技术探索与应用：关注大模型训练数据领域的前沿技术发展，探索新技术在数据合成和标注中的应用，参与相关技术交流和分享，推动团队技术进步 工作要求 1.国内大学统招本科及以上学历，或已取得教育部留学服务中心认证的“学历学位认证书”的本科及以上学历留学生 2.具备3年以上互联网或汽车产品工作经验，计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业 3.熟悉机器学习、深度学习boss基本原理，了解主流生成式模型（如 GAN、Diffusion Model 等），具备扎实的编程基础，熟练掌握 Python 等编程语言，具备良好的数据结构和算法基础，能够进行高效的算法实现和优化，具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与不同背景的团队成员有效协作 4.具有大模型训练数据合成或数据标注相关项目经验，熟悉数据标注平台和工具，具备数据标注团队管理经验 5.对数据安全和隐私保护有深入理解，能够制定相应的数据安全策略 6.国内高校毕业生大学英语四级(CET-4 425分)及以上或托福成绩80分及以上、雅思成绩6.0分及以上，海外高校毕业生须达到同等水平，较好的英语或德语读写能力，能够进行日常对话 7.年龄40周岁及以下
职位详情
- 长春
- 3-5年
- 本科
- YOLO
- SSD
- LSTM
- LLM
- 扩散模型
- GAN
工作职责 1.负责特定技术领域下小模型的训练； 2.负责特定技术领域下大模型的微调； 3.负责多领域AI架构设计； 4.负责多场景prompt工程及数据工程； 5.负责多场景算力底座准备。 工作要求 kanzhun1.学历要求：统招大学本科及以上学历。 2kanzhun.工作经验：具有三年及以上相关工作经验。 3.其他： 专业能力： ①独立完成跨技术领域的传统小模型的训练； ②掌握多种传统小模型boss(YOLO、SSD、LSTM等)的底层算法原理及模型训练原理，能够进行培训赋能； ③掌握高阶（LLM、扩散模型、GAN等）的适用情况； ④独立完成多技术领域的小模型数据集的设计及研发； ⑤独立完成一种大模型微调及BadCase优化，实现大模型效果提升。 架构能力： ①针对一种技术路线下的应用场景的GPT解决方案设计能力，掌握技术应用框架、平台工具，完成满足业务需求的的整体AI架构方BOSS直聘案设计； ②AI方法创kanzhun建/AI架构管理/评价机制建立。
技能解析
- 团队管理经验
- 团队管理
- 数据质量
- 技术发展
- 评估体系
- 编程语言
- 沟通能力和
- CET-4
- 德语读写能力
- 分析数据
- 数据科学
- 安全策略
- 紧密合作
- 机器学习
- 沟通能力
- 管理经验
- 较好的英语
- 熟悉数据
- 大学英语四级
- 英语四级
- 合作精神
- 隐私保护
- 改进方案
- 读写能力
- 数据安全
- 数据标注
- 编程基础
- 算法实现
- 团队合作精神
- 数据结构和算法
- 深度学习
- 数据结构和算
- 团队合作
- 数据结构
- 培训和考核
- 质量管理
- 质量问题
- 基本原理
- 算法基础
- 熟悉机器学习
- 好的沟通
- 模型训练
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 解决方案
- 设计能力
- 算法原理
- 技术路线
- 方案设计
- 架构能力
- 技术应用
- 架构设计
- 方案设计能力
- 模型训练
数据来自CSL职业科学研究室
备注
职位发布者未明确表明公司信息，具体可咨询职位发布人进行确认。
备注
职位发布者未明确表明公司信息，具体可咨询职位发布人进行确认。
电子营业执照
京公网安备11010502032801