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方向一:RAG算法研发方向
主要岗位职责
1.技术研究:深入探索大模型与小模型相关核心技术,涵盖模型训练优化及实际应用场景的技术落地;
2.技术方案:基于大模型与RAG技术研究解决业务实际问题的可行路径,输出完整解决方案并推动实施;
3.工程化:聚焦文档解析中的现实挑战,重点攻关多模态文档解析、多模态RAG等关键技术的工程实现;
4.学习&创新:持续跟踪人工智能前沿动态,结合具体业务场景推进新技术的应用转化与技术创新;

任职要求
1.计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业硕士及以上学历,具备5年以上相关领域工作经验;
2.熟悉LangChain、LangGraph、Dify等主流开发框架的实际应用;
3.具备在真实业务环境中落地RAG技术的经验者优先考虑;
4.在CCF-A类会议(如NeurIPS、ICML、CVPR、ACL等)有论文发表记录者优先;

方向二:NLP大模型算法研发方向
主要职责
1.负责自然语言处理方向的大模型算法研究与系统开发;
2.承担大语言模型的全流程训练任务,包括CPT、PT、SFT等阶段,保障模型性能与运行效率;
3.参与实验设计、数据建模分析、结果验证工作,持续优化算法表现;
4.推动NLP领域大小模型在文本分类、摘要生成、信息抽取、智能写作等任务中的实际应用;
5.密切关注AI领域最新研究成果,开展技术评估,并促进团队技术水平的迭代提升;

任职要求
1.计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业硕士及以上学历,具有5年以上行业实践经验;
2.拥有大模型训练实战经验,熟悉CPT、SFT及各类强化学习训练方法;
3.具备丰富的NLP小模型项目落地经历;
4.在CCF-A类会议(如NeurIPS、ICML、CVPR、ACL等)发表过学术论文者优先录用;

方向三:智能标注平台研发方向
致力于打造高效能、智能化的数据标注平台,提升数据生产质量与效率,服务于大模型的训练与迭代优化。

主要职责
-跟踪数据标注领域的前沿技术发展,研究主流开源工具与框架,探索自动化与智能化标注新范式;
-设计并实现适用于多模态数据的智能标注技术方案,显著提升标注速度与一致性水平;
-参与智能标注平台的核心研发与性能调优,推动功能完善和系统稳定性增强;
-结合实际业务需求,探索主动学习、弱监督学习、半自动标注等新型技术路线;
-与算法团队紧密协作,构建高质量数据闭环体系,支撑模型持续迭代升级;

任职要求
-计算机、数学、统计学、人工智能等相关专业硕士及以上学历,拥有5年以上工作经验;
-精通Python或Java语言,具备扎实的编程能力与良好的代码规范意识;
-熟悉TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架,有算法开发经验者优先;
-具备3年以上前后端系统开发背景,有团队管理经验者优先考虑;
-具备出色的逻辑思维与问题解决能力,善于跨团队沟通协作;
-学习能力强,对新兴技术保持敏感度,具备持续改进与创新能力
2026-05-30 14:11
IP属地:广东广州

职位福利

硕士5-10年发表算法相关优秀论文团队管理经验大模型算法自然语言处理算法算法工程化经验参加算法相关竞赛/获奖优秀开源项目经历Python
企业发布信息图
中国联合网络通信有限公司广州软件研究院
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