职位&公司对比
职位详情
- 北京
- 不限
- 本科
- C/C++
- Python
- 推荐系统相关经验
- 算法工程化经验
- 自然语言处理经验
1、参与抖音，今日头条，西瓜视频，剪映等App，以及国内外电商，生活服务等重点业务的搜索推荐模型和策略改进，负责这些业务的搜索流量和用户渗透增长 & 搜索心智建设任务； 2、以推荐算法为核心技术栈，改进基于超大规模机器学习模型的推荐系统，覆盖从候选挖掘到召回，粗kanzhun排，精排，多目标融合全链路技术环节BOSS直聘； 3、探索短文本推荐和通用推荐技术的上限，重点是推荐和NLP技术的联合应用，以及多模态等前沿技术的探索。 职位要求 1、基础要求：较好的算法设计能力和工程实现能力，有机器学习/强化学习/NLP应用（其一）的实践经验； 2、具备良好的沟通和表达能力，对好的用户体验有自己的认识，有较好的产品意识者优先； 加分项： 1、有大规boss模（候选大，用户量大）推荐系统优化经验者优先； 2、有大规模kanzhunNLP语言模型预训练经验优先； 3、参加过ACM来自BOSS直聘等竞赛并取得好名次者优先。
职位详情
- 北京
- 3-5年
- 硕士
- C/C++
- TensorFlow/PyTorch
- 计算机相关专业
- 推荐系统相关经验
工作职责： 1. 开发高性能推理框架：主要通过GPU CUDA等系统性能优化手段，负责开发公司级的大模型推理框架，打造业界领先的高性能推理引擎。 boss2. 技术调研与引入：负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入。 3. 联合优化：与算法小组深度合作，进行算法与系统的联合优化。 核心能力： 1. 教育背景：985/211本科以上学历，BOSS直聘计算机专业，英语可作为工作语言。 2. 编程技能：精通C/C++、Rust等编程语言，精通算法与数据结构，熟悉Python。 3. 性能优化：熟练掌握GPU的高性能计算优化技术，深入理解计算机体系结构，熟悉并行计算优化、访存优化等。 4. CUDA经验：具备丰富的基于CUDA的GPU性能优化经验。 5. 深度学习知识：了解深度学习算法基本原理，熟悉神经网络基本架构和各算子计算方式，了解至少一种深度学习框架及其模型文件的解析（如Pytorch、Tensorflow）。 6. 推理框架：熟悉TensorRT-LL来自BOSS直聘M、LMDeploy、vLLM、SGLang等推理框架。 7. LLM模型经验：了解主流LLM模型，有LLM模型推理加速优化经验者优先。
技能解析
- 设计能力
- 用户体验
- 系统优化
- 算法设计
- 表达能力
- 好的沟通
- 沟通和表达
- 机器学习
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 深度学习框架
- 系统性能
- 性能优化经验
- 深度学习
- 编程语言
- 编程技能
- 神经网络
- 深度学习算法
- 深度合作
- 数据结构
- CUDA
- C/C++
- 基本原理
- 优化技术
- 性能优化
- 学习算法
- 英语可作为工作语言
- 机器学习
数据来自CSL职业科学研究室
工作时间
公司福利
- 就近租房补贴
- 年度体检
- 免费健身设施
- 家庭关爱假
- 家属自选保险
- 住房补贴
- 团建聚餐
- 餐补
- 带薪年假
- 股票期权
- 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
- 交通补助
- 生日福利
- 节日福利
- 团建聚餐
- 零食下午茶
- 餐补
- 员工旅游
- 带薪年假
- 股票期权
- 绩效奖金
- 年终奖
- 定期体检
- 意外险
- 五险一金
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