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• 模型加速/性能优化
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1、负责大型自然语言处理和深度学习模型的技术研发和优化，强化学习相关技术栈及算法的预研和选型，模型微调、训练、量化处理及性能和准确性优化； 2、负责深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的算法优化，提升大模型的运行效率和性能； 3、构建服务于大模型应用的知识库技术和工程能力，包括但不限于知识图谱、多模态集成、模型预训练、微调、RAG、Agent、智能体协同、大模型部署等； 4、与产品和业务直聘团队紧密合作，深刻理解并转化业务需求，将最新的AI技术应用到实际产品中； 5、负责基于业务场景，设计并实施适用的模型调优策略，完成深度学习及机器学习相关算法的开发、应用及优化； 6、负责大模型提示工程、提示增强、提示模板、思维链、意图理解等模块研发，向与自然人口语化沟通方向上提升自然语言人机交互体验； 7、跟踪AIGC等前沿技术领域的最新研究成果，探索工业领域落地可行性，负责大模型与搜索推荐算法结合、大模型生成内容安全等方向技术预研，持续提升算法应用效果； 8、参与算法模型的评测，持续优化模型效果并保证其在实直聘际环境中的稳定性。 工作要求 1、博士学历，人工智能、计算机、通信、数学、自动化等相关专业； 2、计算机基础扎实，深入理解数据结构、jbossvm优化，熟悉IO、多线程、集合等基础框架，熟悉分布式、缓存、消息等机制； 3、具有扎实的算法理论基础，熟练掌握自然语言主要算法模型，如意图识别、知识抽取、内容理解等，对常见的大模型如 DeepSeek/ChatGLM/Qwen/LLaMa等模型原理有深入理解； 4、具备扎实的编程功底，熟练使用Pytorch、HF transformer、vLLM、LangChain等大语言模型相关框架，熟悉掌握Java、Python其中至少一种开发语言，熟悉Linux、容器等开发环境，精通两种语言者优先； 5、熟悉大语言模型预训练过程理论，包括相关技术细节和优化策略，熟悉各类深度学习网络和注意力机制，训练和推理模型调试、调优，有大语言模型优化及工程应用实践经验优先； 6、在自然语言处理或机器学习顶会（ACL，EMNLP，NABOSS直聘ACL，ICML，NeurIPS, ICLR等) 有发表过相关优秀论文者优先，有参与过AI竞赛并获得优秀成绩者优先； 7、具有良好的学习能力和创新思维，能够与团队良好合作和沟通，积极主动，自驱力强。