职位&公司对比
职位详情
- 广州
- 1-3年
- 本科
- 日结
- 图像算法
- 深度学习
- 大模型
- Python
岗位职责 1. 负责大语言模型(LLM)在行程规划、智能客服等场景的应用研发,包括算法设计、模型优化及工程化落地; 2. 深入探索LLM与检索增强生成(RAG)、多智能体(Multi-Agent)系统,提升复杂场景下的推理与交互能力; 3. 构建高效的Multi-Agent协作框架,设计任务分配、知识共享与动态决策机制; 4. 针对垂直场景进行LLM微调(Finkanzhune-tuning)、领域适配与性能优化,解决实际业务中的长尾问题; 5. 跟踪大模型领域前沿技术,推动技术在实际业务中的创新应用。 任职要求: 1. 本科及以上学历,计算机、人工智能、数学等相关专业,有NLP/深度学习/LLM算法经验; 2. 熟练掌握PyTorch/TensorFlow等框架,理解Transformer、BERT、GPT等模型原理,有LLM项目经验; 3. 熟悉BOSS直聘RAG技术栈(如向量数据库、检索排序、上下文增强生成),具备多轮对话系统开发经验; 4. 熟悉多智能体(Multi-Agent)协同架构设计,有任务分boss解、知识共享、动态规划等开发经验; 5. 具备LLM微调经验,熟悉PEFT、LoRA、RL等微调方法,具备大模型微调经验者优先。 6. 具备工程化落地能力,至少拥有一种后端技术栈(如Python Flask, Django, Fastapi等)和实际的工程经验。 场景经验: 1. 在智能客服、行程规划、AI Agent等领域有LLM项目经验者优先; 2. 了解主流Agent、RAG开发框架,如LangChain、AutoGen、Swarm、dify等; 3. 参与过开源LLM相关项目或贡献代码者优先。
职位详情
- 广州
- 3-5年
- 本科
- 大模型算法
- 自然语言处理算法
- Python
- Java
职责描述: 1、使用人工智能算法解决设备预测性维护、功率预测、负荷预测等,具体业务实际应用中的问题,实现业务的提质增资; 2、公司通用人工智能框架构建boss与优化,保证人工智能项目部署落地的高效稳定,可移植可扩展,与团队成员合作共同完成技术体系搭建和平台化建设。 3、探索适合目标场景的模型算法,解决业务领域的实际问题。 4、与前后端工程师对接完成算法模块kanzhun的试点验证和落地。 任职要求: 1、本科及以上学历,有3-5年AI领域工作经验,计算机科学、电子信息科学等相关专业。 2、擅长对实际问题进行业务建模,具备优秀的研究直觉和洞直聘察能力。 3、熟练掌握JavaScript和Python及深度学习相关的工具,包括但不限于基于tensorflow和pytorch强化学习工具包。 4、对强化学习的直聘核心算法PPO/DDPG/Rainbow等非常熟悉,对离线强化学习技术有深入的了解,有过强化学习实际落地的项目实践经验。 5、关注前沿,对技术充满热情,有一定的抗压能力。
技能解析
- 性能优化
- 开发经验
- 开发框架
- 算法设计
- 架构设计
- 贡献代码
- 系统开发
- 深度学习
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 电子信息
- 体系搭建
- 智能算法
- 洞察能力
- 模型算法
- 人工智能算法
- 深度学习
数据来自CSL职业科学研究室
工作时间
工作时间
公司福利
- 节日福利
- 团建聚餐
- 零食下午茶
- 员工旅游
- 带薪年假
- 工龄奖
- 年终奖
- 定期体检
- 五险一金
公司福利
- 年终奖
- 带薪年假
- 员工旅游
- 包吃
- 节日福利
- 零食下午茶