职位&公司对比
职位详情
- 长沙
- 不限
- 硕士
- 大模型
岗位职责 1、负责开展大模型算法研究,包括但不限于:单模态、多模态大模型的百卡、千卡训练集群模型预训练,全参、LoRA、P-Tuning等模直聘型微调,模型量化、分布式部署算法,实现Aoto-GPT,CV,多模态等最新大模型算法研究与应用; 2、负责跟踪最新的技术发展和研究成果,提出新的技术创新和改进方案,提高模型的性能和效率。 3、理解和分析行业问题,提出独到的见解和方法,解决大模型在不同垂直领域落地问题; 4、解决大模型的可控可信度不足、推理效率低的问题,解决大模型业务落地的技术障碍; 5、协同跨团队技术和业务共同达成技术和业务目标; 6、负责boss大模型团队的组建和管理。 任职要求 1、全日制硕士及以上学历(博士优先),精通NLP、AIGC、多模态、CV、语音和推荐系统等AI算法,如GPT类、Transformer类、Diffusion类、NeRF、GAN直聘、MoE、Conformer、Tacotron2、DLRM等主流算法。 2、具备大模型的实际应用经验,如GPT系列、BERTBOSS直聘、T5等模型的开发和优化,对大模型的训练、评估、优化以及微调具备实际落地经验。 3、熟练掌握Pytorch,Tensorflow、PaddlePaddle等至少一种深度学习框架,熟悉tensorflow XLA/MLIR/TVM/Glow等。有较强的Python/C++编程能力。 4、熟悉大模型分布式训练技术和加速库,如Megatron、DeepSpeed、PaddleFleetX等。有百卡以上集群的实际训练经验更佳。 5、在大型科技公司的人工智能部门工作,主持大规模模型项目的实施、调优和部署,具备实际的产品开发经验。 6、拥有丰富的项目经验,涉及自然语言处理、语义理解、知识图谱、CV预训练模型等多个领域,能够灵活运用大模型,多模态解决实际问题。 7、对开源大模型项目(如BERT、GPT、T5等)有深入研究和实践经验,熟悉其优缺点和适用场景,能够根据需求进行定制化开发。
职位详情
- 长沙
- 5-10年
- 硕士
- 大模型应用算法
【岗位职责】 1、参与垂类大模型的训练微调工作,包括但不限于语料构建、二次预训练、SFT、RLHF、模型评测以及加速部署等; 2、负责大模型的落地及扩展开发,包括Prompt Engineering、RAG、AI Agents等,持续提升算法的效率与效果; 3、深度理解音视频传媒行业业务场景,将大模型技术应用于具体的产品或服务中,支持公司垂类业务落地,推动产业智能化升级; 4、follow和研究最新大模型趋势和技术,深入理解底层算法原理,以支撑业务创新和发展。 【任职资格】 1、硕士及以上学历,计算机、数学相关专业,深度学习和自然语言处理等领域的相关背景知识,5年以上算法工作经验; 2、深度学习理论基础扎直聘实,大模型技术过硬,业务落地经验足;理论基础、业务挖掘、技术研发、落地调优、经验沉淀几个方面能闭环; 3、熟练掌握TensorFlow、PyTorch、Megatron、DeepSpeed等框架,了解各种并行策略,并具备大kanzhun规模分布式训练的经验;具备模型部署等工程化落地、模型推理加速经验; 4、对业界新技术敏感,喜欢钻研,良好的沟通能力,良好的压力承受能力,具备较强的创新能力和团队协作精神; 5、参与过业界知名大模型、垂类大模型、多模态大模型建设和落地优先;来自BOSS直聘在高水平技术评测或竞赛中获得Top成绩、在开源组织有贡献或影响力者优先。
技能解析
- 开发和优化
- 深度学习框架
- 产品开发
- 产品开发经验
- 研究成果
- 技术发展
- 理解和分析
- C++编程
- 编程能力
- 知识图谱
- 技术创新
- 算法研究
- 开发经验
- 项目的实施
- 改进方案
- 团队的组建
- 模型算法
- 解决实际问题
- 深度学习
- 自然语言
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 团队协作精
- 理论基础
- 创新能力
- 算法原理
- 沟通能力
- 团队协作精神
- 协作精神
- 技术应用
- 团队协作
- 好的沟通
- 基础扎实
- 较强的创新能力
- 深度学习
- 自然语言
数据来自CSL职业科学研究室
公司福利
- 交通补助
- 生日福利
- 节日福利
- 团建聚餐
- 带薪年假
- 全勤奖
- 股票期权
- 绩效奖金
- 年终奖
- 定期体检
- 五险一金
- 骨干配车
- 婚育津贴
- 项目奖金
- 员工调户
公司福利
- 五险一金
- 定期体检
- 年终奖
- 带薪年假
- 餐补
- 交通补助
- 包吃
- 节日福利
- 零食下午茶
- 绩效工资
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。