AI算法工程師(大模型)
面議
成都
應(yīng)屆畢業(yè)生
學(xué)歷不限



- 全勤獎(jiǎng)
- 節(jié)日福利
- 不加班
- 周末雙休
職位描述
該職位還未進(jìn)行加V認(rèn)證,請(qǐng)仔細(xì)了解后再進(jìn)行投遞!
崗位任職要求:
1、本科及以上學(xué)歷,計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、人工智能等相關(guān)專(zhuān)業(yè);
2、4年以上NLP/大模型項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),至少完整參與過(guò)一個(gè)AI應(yīng)用上線項(xiàng)目;
3、熟練掌握Python,熟悉PyTorch/TensorFlow框架及Transformer架構(gòu);
4、熟悉大模型技術(shù)棧(Hugging Face、LangChain、LlamaIndex、vLLM等);
5、具備云原生部署經(jīng)驗(yàn)(AWS/Azure/GCP,Kubernetes Docker);
6、深入理解大模型訓(xùn)練、推理優(yōu)化及行業(yè)應(yīng)用瓶頸(如Token限制、長(zhǎng)上下文處理);
7、掌握CI/CD、MLOps工具鏈(如MLflow、Airflow),熟悉模型版本管理;
8、具備高并發(fā)服務(wù)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)(異步IO、gRPC、WebSocket);
9、優(yōu)先條件:熟悉大模型中間件(如OpenAI API、Azure AI Studio),有檢索增強(qiáng)(RAG)、模型輕量化(QLoRA)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
工作職責(zé)概述:
1. 大模型應(yīng)用設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā):基于DeepSeek、GPT、LLaMA、文心一言等大模型,設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用(如視頻/圖像識(shí)別分析、智能客服、知識(shí)庫(kù)問(wèn)答、自動(dòng)化文檔生成等);實(shí)現(xiàn)大模型的微調(diào)(Fine-tuning)、提示詞工程(Prompt Engineering)、RAG(檢索增強(qiáng)生成)等核心功能;開(kāi)發(fā)大模型API接口,與前端、業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成(如LangChain、FastAPI框架應(yīng)用)。
2. 數(shù)據(jù)處理與工程化落地:構(gòu)建面向大模型的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集清洗、標(biāo)注及預(yù)處理流程(如視頻/圖像處理、文本向量化、知識(shí)圖譜構(gòu)建);優(yōu)化模型推理性能,實(shí)現(xiàn)分布式推理、模型壓縮(Quantization)及低資源部署(如ONNX Runtime、TensorRT)。
3. 多模態(tài)與場(chǎng)景化適配:探索多模態(tài)大模型(如GPT-4V、DALL·E、Clip)在圖像、語(yǔ)音、視頻等場(chǎng)景的應(yīng)用開(kāi)發(fā);結(jié)合業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)Agent框架,實(shí)現(xiàn)任務(wù)自動(dòng)化(如AutoGPT技術(shù)路線)。
4. 全鏈路優(yōu)化與監(jiān)控:設(shè)計(jì)模型服務(wù)監(jiān)控系統(tǒng),跟蹤響應(yīng)延遲、準(zhǔn)確率、Token成本等關(guān)鍵指標(biāo);解決大模型幻覺(jué)(Hallucination)、數(shù)據(jù)安全、倫理合規(guī)等問(wèn)題,制定緩解策略。
5. 跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作與創(chuàng)新:與內(nèi)外部算法團(tuán)隊(duì)合作優(yōu)化模型效果,與產(chǎn)品經(jīng)理定義AI功能邊界;跟進(jìn)AI前沿技術(shù)(如MoE、LoRA),推動(dòng)技術(shù)成果轉(zhuǎn)化落地。
1、本科及以上學(xué)歷,計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、人工智能等相關(guān)專(zhuān)業(yè);
2、4年以上NLP/大模型項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),至少完整參與過(guò)一個(gè)AI應(yīng)用上線項(xiàng)目;
3、熟練掌握Python,熟悉PyTorch/TensorFlow框架及Transformer架構(gòu);
4、熟悉大模型技術(shù)棧(Hugging Face、LangChain、LlamaIndex、vLLM等);
5、具備云原生部署經(jīng)驗(yàn)(AWS/Azure/GCP,Kubernetes Docker);
6、深入理解大模型訓(xùn)練、推理優(yōu)化及行業(yè)應(yīng)用瓶頸(如Token限制、長(zhǎng)上下文處理);
7、掌握CI/CD、MLOps工具鏈(如MLflow、Airflow),熟悉模型版本管理;
8、具備高并發(fā)服務(wù)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)(異步IO、gRPC、WebSocket);
9、優(yōu)先條件:熟悉大模型中間件(如OpenAI API、Azure AI Studio),有檢索增強(qiáng)(RAG)、模型輕量化(QLoRA)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
工作職責(zé)概述:
1. 大模型應(yīng)用設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā):基于DeepSeek、GPT、LLaMA、文心一言等大模型,設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用(如視頻/圖像識(shí)別分析、智能客服、知識(shí)庫(kù)問(wèn)答、自動(dòng)化文檔生成等);實(shí)現(xiàn)大模型的微調(diào)(Fine-tuning)、提示詞工程(Prompt Engineering)、RAG(檢索增強(qiáng)生成)等核心功能;開(kāi)發(fā)大模型API接口,與前端、業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成(如LangChain、FastAPI框架應(yīng)用)。
2. 數(shù)據(jù)處理與工程化落地:構(gòu)建面向大模型的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集清洗、標(biāo)注及預(yù)處理流程(如視頻/圖像處理、文本向量化、知識(shí)圖譜構(gòu)建);優(yōu)化模型推理性能,實(shí)現(xiàn)分布式推理、模型壓縮(Quantization)及低資源部署(如ONNX Runtime、TensorRT)。
3. 多模態(tài)與場(chǎng)景化適配:探索多模態(tài)大模型(如GPT-4V、DALL·E、Clip)在圖像、語(yǔ)音、視頻等場(chǎng)景的應(yīng)用開(kāi)發(fā);結(jié)合業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)Agent框架,實(shí)現(xiàn)任務(wù)自動(dòng)化(如AutoGPT技術(shù)路線)。
4. 全鏈路優(yōu)化與監(jiān)控:設(shè)計(jì)模型服務(wù)監(jiān)控系統(tǒng),跟蹤響應(yīng)延遲、準(zhǔn)確率、Token成本等關(guān)鍵指標(biāo);解決大模型幻覺(jué)(Hallucination)、數(shù)據(jù)安全、倫理合規(guī)等問(wèn)題,制定緩解策略。
5. 跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作與創(chuàng)新:與內(nèi)外部算法團(tuán)隊(duì)合作優(yōu)化模型效果,與產(chǎn)品經(jīng)理定義AI功能邊界;跟進(jìn)AI前沿技術(shù)(如MoE、LoRA),推動(dòng)技術(shù)成果轉(zhuǎn)化落地。
工作地點(diǎn)
地址:成都雙流區(qū)成都雙流區(qū)四川華體照明科技股份有限公司


職位發(fā)布者
華體照明..HR
四川華體照明科技股份有限公司

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機(jī)械制造·機(jī)電·重工
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500-999人
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公司性質(zhì)未知
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雙流區(qū)西航港雙華路三段580號(hào)
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