职位&公司对比
职位详情
- 北京
- 5-10年
- 硕士
- 人工智能
- 机器学习
- 算法
岗位信息如下： 1、基于华为研发来自BOSS直聘积累的海量数据资产（PB级），通过AI及机器学习/深度学习技术，挖掘与固化研发过程价值信息，从人的研发经验数据中学习，建立智能化研发模型，洞察预测研发业务及过程趋势，辅助支撑研发人员高效作业，提升研发效率。 A、PB级大数据训练系统，涉及ETL、SQL和NOSQL等数据处理与分析关键技术 B、研发知识网络 bossC、用例和脚本模型 D、基于深度学习的自动化判定系boss统 E、研发数据模型和智能分析 2、聚焦华为现有产品的研发能力和研发数据，引入先进的人工智能和大数据分析技术，构建新一代智能化研发工具平台，支撑研发全流程活动自动化、智能化，提升公司产品从开发环境到生产环境的全流程验证能力。 3、根据业界技术发展趋势、业务发展趋势和kanzhun公司产品与解决方案现状，给出研发领域的年度规划与平台架构总体策略；重点关注人工智能技术在研发业务中的应用； 4、对业界新技术保持敏锐的感知，积极探索新技术在工具上的应用并BOSS直聘指导相关人员落实到工具；
职位详情
- 北京
- 不限
- 硕士
- 大模型算法
- C/C++
- Python
- 分布式训练
- 并行计算
- 物理化学
- 机器学习
- 高性能计算
- 材料科学
- GPT人工智能
职位描述 1. 研究并深入理解材料设计与优化领域，全面掌握材料的基本物理、化学和力学等性质，深度剖析材料微观结构与宏观性能之间的内在联系。 来自BOSS直聘2. 基于 OpenLAM 框架或其他相关技术，设来自BOSS直聘计并开发高效、精准的通用材料模型，用于模拟预测材料性能与直聘行为，为材料设计与优化提供有力支持。 职位要求 1. 拥有材料科学、物理学、化学或相关领域的硕士或博士学位。 2. 熟悉材料设计与优化领域的科学问题，kanzhun有材料设计与优化经验者优先。 3. 具备深厚的物理、化学基础以及材料专业知识，熟悉第一性原理计算、分子动力学或其他相关模拟技术。 Pybossthon、C++ ，算法开发。机器学习，英文良好，科技论文，有在国际学术期刊发表文章的经验者优先，大模型
技能解析
- 大数据分析
- 海量数据
- 深度学习
- 技术发展
- 关键技术
- 技术发展趋势
- 解决方案
- 数据分析
- 研发工具
- 数据模型
- 研发经验
- 数据处理
- 平台架构
- NOSQL
- 开发环境
- 发展趋势
- 机器学习
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 英文良好
- 设计与优化
- 算法开发
- 熟悉材料
- 内在联系
- 机器学习
数据来自CSL职业科学研究室
工作时间
公司福利
- 交通补助
- 节日福利
- 免费班车
- 团建聚餐
- 零食下午茶
- 员工旅游
- 带薪年假
- 法定节假日三薪
- 节假日加班费
- 夜班补助
- 加班补助
- 企业年金
- 股票期权
- 保底工资
- 绩效奖金
- 年终奖
- 定期体检
- 意外险
- 补充医疗保险
- 五险一金
公司福利
- 五险一金
- 补充医疗保险
- 定期体检
- 带薪年假
- 餐补
- 团建聚餐
- 节日福利
- 生日福利
- 交通补助
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