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AI大模型研发工程师

5000-10000
广东-深圳 | 博士学历
2026-06-10 更新 被浏览:
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职位描述
到岗时间:不限 婚况要求:不限 【岗位职责】 1.大模型研发与优化: -负责NLP/CV/多模态等领域的大模型研究,包括训练策略优化、参数模型的分布式训练性能调优。 -AI大模型及产品检测、评价方法研究- 跟踪学术界与工业界前沿技术(如DeepSeek),微调开源模型,提升模型在特定业务场景的效果。 2. 技术落地与应用: - 推动大模型在搜索、推荐、智能交互等业务场景的部署,解决实际应用中的性能、时延及资源消耗问题。 - 设计模型压缩、量化及推理加速方案,确保技术成果转化为产品价值。 3. 跨团队协作: - 与业务、产品团队合作,定义技术需求并制定解决方案,支持业务快速迭代。 【任职要求】 1. 教育背景: - 博士及以上学历,计算机科学、人工智能、数学等相关专业(***院校或科研成果突出者可放宽至硕士)。 2. 技术能力: - 熟练掌握PyTorch/TensorFlow等机器学习、深度学习框架,具备大规模分布式训练经验者优先。 - 扎实的算法基础,熟悉Transformer、MoE等模型架构,有Prompt Engineering、RLHF等技术实践经验者优先。 3. 研究背景: - 在ACL、NeurIPS、CVPR等顶会发表论文,或参与过开源大模型项目(如LLaMA、ChatGLM)。 - 具备多模态、强化学习、AI Agent等方向研究经验者优先。 4. 基本素质: - 极强的自主学习能力与问题解决能力,能独立完成技术调研与攻坚。 - 良好的沟通能力与团队协作意识,适应快节奏的研发环境。 - 具有良好的研究项目策划与报告编制能力。
求职提醒:求职过程请勿缴纳费用,谨防诈骗!若信息不实请举报。
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会员等级
  • 事业单位
  • 200-500人
  • 500万
【岗位职责】 1. 负责 AI 在计量检测领域应用的系统开发管理,包括需求分析、架构设计、开发、部署、监控及优化; 2. 构建高效、稳定的 AI 服务平台,支持模型训练、推理及业务场景落地; 3. 设计并实现系统的持续集成 / 持续部署(CI/CD)流程,优化自动化运维工具链; 4. 维护 AI 系统的高可用性、高性能及安全性,处理突发故障与性能瓶颈; 5. 与算法团队、产品团队协作,推动 AI 模型与业务场景的无缝对接; 6. 跟踪行业前沿技术,探索分布式计算、边缘计算等在 AI 系统中的应用。 【任职要求】 1. 教育背景:本科及以上学历,计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业; 2.3 年以上 AI 系统开发或运维经验,有复杂系统落地案例者优先。 3.专业技能: - 精通 Python/Java/Golang 等编程语言,熟悉主流 AI 框(TensorFlow/PyTorch); - 熟练掌握容器化技术(Docker/Kubernetes)、云平台(AWS/Azure/ 阿里云)及微服务架构; - 熟悉 CI/CD 工具(Jenkins/GitLab)及自动化运维脚本编写; - 掌握监控与日志分析工具(Prometheus/Grafana/Splunk),具备性能调优能力。 4. 项目经验: - 主导或参与过 AI 系统开发与本地化部署项目,有分布式系统、高并发场景经验者优先; - 熟悉 AI 模型服务化(如 RESTful API、gRPC)及模型压缩、加速技术(TensorRT/ONNX); - 具备数据管道设计与数据处理经验(Spark/Flink)者加分。
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