斜杠——上海华山医院质谱培训班（上海）工作日期：工作时间：13:00-17:00工作地址：上海华山医院（乌鲁木齐中路12号）工作内容：会议协助，摆桌椅，摆礼品人员要求：2人，20～30周岁，170cm及以上，无夸张染发，无明显纹身，工作热情，态度端正薪资结算：100元/天，不包餐水，备注：，报名方式：搜索-斜杠伙伴，咨询（斜杠客服020）

【任务说明】 1. 出发前准备安全帽、反光马甲；没有装备可线上外卖/五金店，可和薪资一起报销。 2. 到现场后逐层巡查，找到搭建围挡、正在装修的商铺。 3. 拍摄商铺施工信息牌，采集店铺名、铺位号、负责人联系电话，信息清晰完整才算有效一单。 工作时间：周期2～3个月，期间每隔两三天前往现场一次，单次现场工作时长2-3小时。 薪酬标准：10元/有效店铺，一家信息采集无误结算10元。 ️ 重要提示：工地环境复杂，需要接受现场实地作业。请仔细看清全部工作内容、工作周期、工作时长以及薪资结算规则，确认全部可以接受之后，再联系我。 进入工地务必戴好安全帽、反光马甲，遵守工地现场管理规定，注意自身安全。

找顶班：顶班地点长宁区：260元/天包含工作餐联系方式：顶班日期 、、5号、7号、9号共5天5天上班时间07：00-20：00

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一、核心基础要求 编程能力 熟练掌握Python及其常用科学计算库（NumPy/Pandas/SciPy） 具备面向对象编程基础，了解常见设计模式在智能体开发中的应用（如策略模式、工厂模式） 有实际代码性能优化经验，包括并行处理与内存使用优化 机器学习与优化算法 熟悉主流机器学习方法（如XGBoost、SVM、神经网络等） 掌握多目标优化技术（如NSGA-II、MOEA/D、帕累托前沿分析） 具备超参数调优实践经历，使用过AutoML工具（如Optuna、Hyperopt） 智能体开发 理解智能体系统架构设计（包括规则驱动型、强化学习型） 具备多智能体交互场景的开发经验（如博弈机制、拍卖算法等协同或竞争模型） 二、岗位要求： 1.具备3年以上数据挖掘相关工作经验，熟悉数据挖掘全流程，能独立开展专题研究并完成项目落地，具备撰写分析报告及模型文档的能力。 2.熟悉统计学基本原理，掌握分类、回归、聚类、预测等典型算法（如决策树、支持向量机、神经网络），熟练运用SQL与Python进行数据分析与建模。 3.有金融领域从业背景，尤其在银行等相关行业有实际项目经验，熟悉客户画像构建、客群细分及精准营销策略的应用场景。

强化学习/多模态/预训练/SFT/底座大模型算法方向均可： 负责搜索系统的优化，运用大模型技术重塑搜索全流程，打造新一代AI驱动的搜索架构， 1、基于大模型环境，重新构思、设计并落地实现下一代智能搜索引擎的技术路径。 2、研究大模型在排序技术中的创新应用，涵盖基于LLM的向量召回、相关性建模、排序策略、RAG等核心技术方向。 3、参与内容语义理解、索引结构设计等相关模块的研发与迭代。 职位要求： 1、在大模型、信息检索、自然语言处理等领域，有发表顶会论文者优先考虑； 2、具备扎实的编程功底，在ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等技术竞赛中取得优异成绩者优先； 3、具备突出的问题拆解与攻坚能力，能够深入应对大模型训练与落地过程中的关键技术挑战； 4、拥有良好的团队协作与沟通能力，能与团队共同探索前沿技术，推动技术方案落地与升级

1、具有AI辅助编程工具的实际研发经历，完整参与过至少一款相关工具从方案设计到上线落地的全过程者优先； 2、能结合业务需求完成系统架构设计，确保系统具备良好的可扩展性与稳定性能表现； 3、熟练掌握Python编程语言及人工智能相关开发技术、平台框架体系； 4、熟悉行业内在大模型支持下的编码辅助、研发系统架构与方案设计实践，了解研发场景中大模型的应用需求，具备5年以上相关系统开发经验； 5、精通Java技术栈，掌握多线程、高并发编程及锁机制应用，能够分析大模型服务在CPU、内存等方面的资源占用情况，并提出有效的性能优化策略； 6、熟悉微服务架构，掌握SpringCloud与SpringBoot框架，可独立搭建大模型服务原型，解决JAR包依赖冲突问题，具备大型系统的部署实施经验； 7、熟悉gaussDB、TDSQL等主流信创数据库，了解各类数据库在事务处理、SQL语法等方面的差异，能够实现大模型应用在不同数据库环境下的适配； 8、深入理解大语言模型（LLM）核心技术，包括Transformer结构、Attention机制、预训练与微调方法； 9、具备Prompt工程实践经验，掌握Prompt设计、少样本学习（Few-shotLearning）、思维链（Chain-of-Thought）等模型调优技术； 10、了解RAG技术原理，熟悉向量数据库、知识图谱等大模型配套数据存储方案，掌握基于Embedding的向量检索与相似度计算方法，能够构建用于代码辅助生成的知识库检索系统； 11、了解大模型服务与其他微服务之间的协同编排机制，具备服务链路追踪、日志采集分析、关键指标监控等运维能力； 12、了解敏感代码数据的安全保护机制，符合企业级数据安全规范，熟悉大模型服务中的安全防护手段。

岗位职责： 1.参与雅思、托福、考研、中高考、四六级等主流英语考试的题库建设； 2.参与AI英语测评产品项目的设计与研发，根据业务需求，收集教学数据，并对其研究、分析、分类； 3.参与研发部门产品的功能测试和内容测试。 4.数据分析师职业方向 岗位要求： 1、本科在读以上学历。（优先权：英语六级500以上分、雅思7分（写作6.5+）或托福110分（写作20分+）以上优先，多语言学习者优先； 2、具有良好的沟通能力和良好的团队合作精神； 3、熟悉常用的自然语言处理，有语言模型相关工作经验优先； 4、有Python或Java代码基础优先； 5、有产品、数据等多方配合的经验和意识优先； 6、有结构化思维能力，主动性强，耐心细致，勇于创新和探索； 7、熟练使用各类办公软件，具备良好的沟通和团队协作能力。

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工作职责 1. 负责医疗垂直领域大模型的基础技术研究与工程化落地，聚焦于模型的预训练、后训练（SFT、RL）等核心环节。 2. 深入整合医疗行业中的多源异构数据（如结构化知识、非结构化文本、临床记录等），构建高质语料体系与知识增强机制，提升大模型在医疗场景下的可控性与泛化能力。 3. 研发并落地大模型在医疗方向的持续预训练、推理优化、指令对齐、上下文对话等关键技术，增强模型在复杂医疗任务中的表现与鲁棒性。 4. 跟进大模型前沿进展，持续关注LLM、MoE、Scaling Law、Continual Learning等技术方向，推动医疗大模型能力的迭代演进。 任职要求 1. 掌握大模型的预训练（Pre-training）、微调（Fine-tuning）、后训练（Post-training）全流程技术体系。 2. 具备扎实的NLP项目背景，熟悉Transformer架构及主流大模型结构，有实际部署与性能优化经验者优先。 3. 精通Python编程，熟练运用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架，具备大规模分布式训练实践者优先。 4. 具备医学领域认知能力，了解医学术语、诊疗流程与健康管理逻辑，有结合医疗业务场景的大模型应用经验者优先。 5. 有参与大模型开源社区贡献或开发医疗AI产品经历者优先。 6. 在ACL、EMNLP、NeurIPS、ICLR等人工智能顶级会议发表论文者优先

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