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kanzhun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,提来自BOSS直聘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、负责大模型团队的组建和管理。 任职要boss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、MoE、Conformer、Tacotron2、DLRM等主流算法。 2、具备大模型的实际应用经验,如直聘GPT系列、BERT、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tebossnsorflow 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
- TensorFlow
- PyTorch
- 多模态
- LLM
- 自然语言
- 深度学习
岗位职责: (1)根据金融领域前沿技术和发展趋势,规划本行金融业务模型并推动实施; (2)带领团队完成银行产品或项目的架构设计、技术攻直聘关,提升整体技术水平; (3)牵头人工智能和大模型算法的应用研究,推动AI技术在银行场景与系统的创新和应用直聘; (4)负责优化现kanzhun有模型算法,提高模型性能和效率; (5)制定并推动开发技术路线图的落地,完善技术决策,并对技术方案进行风险评估。 任职要求: (1)年龄40周岁及以下(1985年1月1日以后出生的); (2)国内外知名高校人工智能、数据科学、数学、计算机等相关专业博士学历,硕士学历需具备5年及以上算法研发经验; (3)精通机器学习、深度学习及自然语言处理技术,具备LLM、多模态学习的深入理解和实践经验; (4)熟练使用Python、C++等编程语言,精通TensorFlow、PyTorch等深度学习框架,熟悉模型加速和性能优化方法; (5)boss熟悉Hadoop、Spark等大数据处理框架,具备大规模数据处理及算法工程化的实战经验; (6)对应用技术框架具备深刻认识,具备金融科技相关系统建设经验者优先,在顶级会议或期刊发表AI/ML相关研究论文优先。
技能解析
- 开发和优化
- 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
- 解决实际问题
- 深度学习框架
- 深度学习
- 自然语言
- 模型算法
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 数据处理框架
- 优化方法
- 技术路线
- 技术方案
- 编程语言
- 技术框架
- 架构设计
- 带领团队
- 数据科学
- 机器学习
- 性能优化
- 数据处理
- 技术决策
- 金融业务
- 金融领域
- 系统建设
- 开发技术
- 算法工程
- 技术水平
- 研发经验
- 风险评估
- 发展趋势
- 金融科技
- 深度学习框架
- 深度学习
- 自然语言
- 模型算法
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
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。