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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/小模型相关技术,涵盖模型训练优化及实际应用落地;
2.技术方案:基于大模型与RAG技术研究实际问题的解决方案,并推动实现与部署;
3.工程化:聚焦文档解析中的真实场景挑战,如多模态文档处理、多模态RAG系统构建;
4.学习&创新:追踪AI前沿动态,结合业务需求推进技术创新与实践突破;

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年以上工作经验;
2.具备LangChain、LangGraph、Dify等框架的实际应用经历;
3.有在真实业务中落地RAG技术者优先考虑;
4.在CCF-A类会议(如NeurIPS、ICML、CVPR、ACL等)发表过相关论文者优先;

方向二:NLP大模型算法研发方向
主要职责:
1.负责NLP领域大模型算法的研究与开发工作;
2.承担大语言模型的训练任务(包括CPT、PT、SFT)及微调工作,保障模型性能与效率;
3.参与实验设计、数据建模分析、结果验证,并持续优化算法表现;
4.推动NLP大/小模型在文本分类、摘要生成、信息抽取、内容创作等任务中的实际应用;
5.关注人工智能最新进展,评估新兴技术并推动团队技术水平演进;

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年以上工作经验;
2.具备大模型训练经验,熟悉CPT、SFT及各类强化学习训练方法;
3.拥有丰富的NLP小模型落地实践经验;
4.在CCF-A类会议(如NeurIPS、ICML、CVPR、ACL等)发表过学术论文者优先;

方向三:智能标注平台研发方向
致力于打造高效智能的数据标注平台,提升数据生产效率与质量,服务于大模型训练与迭代优化。

主要职责:
-研究数据标注领域的先进技术与主流开源工具,探索自动化与智能化标注路径;
-设计并实现面向多模态数据的智能标注方案,提升标注效率与一致性水平;
-参与智能标注平台的开发与性能优化,推动功能迭代与系统稳定性增强;
-结合具体业务场景,探索主动学习、弱监督、半自动标注等新型技术模式;
-与算法团队紧密协作,构建高质量数据闭环,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,具备扎实编程能力与良好代码规范意识;
-熟悉TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架,有算法研发背景者优先;
-具备3年以上前后端系统开发经验,有团队管理经验者优先;
-具备出色的问题解决能力和跨团队沟通协作能力;
-学习能力强,对新技术保持敏感度,富有创新精神;
2026-05-19 14:59
IP属地:广东广州

职位福利

硕士5-10年
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
不需要融资 · 1000-9999人
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