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,来自BOSS直聘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(Fine-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/TeBOSS直聘nsorFlow等框架,理解Transformer、BERT、GPT等模型原理,有LLM项目经验; 3. 熟悉RAG技术栈(如向量数据库、检索排序、上下文增强生成),具备直聘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kanzhun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、dBOSS直聘ify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
- C/C++
- 机器学习
- 深度学习
- 大模型算法
- 算法工程化经验
- 模型加速/性能优化
- Python
岗位职责: 1.将实际问题加以抽象,基于大模型算法,建立技术模型并验证解决方案,产出技术验证报告(RAG增强为主、图谱增强为主、向量库增强为主); 2.负责算法研究结果的技术实现和产出按时发布。 岗直聘位要求: 1、3年左右技术研发经验,全日制本科及以上学历,计算机、软件工程等相关专业; 2、熟练使用Python、C++/C等一种或多种语言; 3、熟练应用NLP和深度学习的算法项目实施经验,掌握TF/Pytorch等机器学习框架; 4、熟悉开源大模型(包括但不限于kanzhunLlama、chatGLM、Qwen等)的调优、部署和应用知识和原理; 5、熟悉应用大模型模型质量评估、Pretrain、SFT、RLHF等相关技术实现原理; 6、kanzhun熟练应用RAG增强、NL2SQBOSS直聘L、Age直聘nt相其中一种或者多种关技术开发和实现。
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
- 解决方案
- 机器学习
- 算法研究
- 技术开发
- 研究结果
- 研发经验
- 软件工程
- 多种语言
- 项目实施
- 模型算法
- 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
- 年度体检
- 生日福利
- 节日福利
- 高温补贴
- 团建聚餐
- 零食下午茶
- 包吃
- 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