杭州·余杭区
职位详情
一、主要职责：
核心算法研发： 承担自然语言处理（NLP）与多模态（视觉-语言）方向的算法设计、实验验证及实际应用落地，重点技术领域涵盖：
NLP方向： 口语发音与流利度评估、作文智能批改与优化、数学应用题自动求解、知识图谱构建与推理、智能问答及对话系统开发。
多模态方向： 图文公式识别、教育场景下的图像与视频理解、基于视频的行為识别、交互式虚拟教师系统研发。
模型部署与优化： 将训练完成的模型集成至线上运行环境，开展性能调优与加速处理，保障其在云端或终端设备上的高效稳定运行。
数据处理与挖掘： 针对教育行业特有的多源数据（如语音、文本、题目、板书图像等）进行清洗、分析与建模，构建高质量专用数据集，并实施有效特征提取。
产品闭环与迭代： 与产品及教学研究团队深度协作，深入理解教育业务逻辑，通过A/B测试量化算法表现，并结合用户反馈与实际数据持续优化模型效果。
技术前沿追踪： 持续关注NLP与多模态领域的最新进展（如大语言模型、Agent架构等），探索其在教育产品中的创新应用场景。
二、任职要求
计算机科学、人工智能、自然语言处理、模式识别等相关专业本科及以上学历。
具备良好的编程基础，熟练掌握 Python，熟悉 Linux 开发环境。
拥有扎实的算法与数据结构功底，能够应对复杂工程问题的挑战。
熟悉NLP关键技术：文本表示方法、预训练模型（如BERT、GPT系列）、序列标注、文本生成、情感分析、对话系统设计等。
掌握多模态核心技术：视觉问答、图文匹配检索、图像描述生成、视觉语言联合预训练模型（如CLIP、BLIP等）。
技术框架： 精通至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）。
工程化能力： 具备模型上线部署的基本经验，了解 Docker 容器化技术及 Web 服务开发（如 Flask/FastAPI）相关工具链。
综合素质： 具备出色的逻辑思维、沟通协调能力及团队合作意识，对人工智能与教育融合方向有强烈兴趣。
三、优先考虑条件：
在以下技术领域具备实际项目经验者优先：
语音技术： 语音识别、语音合成、口语能力评测系统开发。
大语言模型应用： 参与过LLM微调、Prompt工程设计、RAG架构搭建或Agent系统实现。
多模态模型： 有独立完成多模态大模型训练或微调的实际经历。
核心算法研发： 承担自然语言处理（NLP）与多模态（视觉-语言）方向的算法设计、实验验证及实际应用落地，重点技术领域涵盖：
NLP方向： 口语发音与流利度评估、作文智能批改与优化、数学应用题自动求解、知识图谱构建与推理、智能问答及对话系统开发。
多模态方向： 图文公式识别、教育场景下的图像与视频理解、基于视频的行為识别、交互式虚拟教师系统研发。
模型部署与优化： 将训练完成的模型集成至线上运行环境，开展性能调优与加速处理，保障其在云端或终端设备上的高效稳定运行。
数据处理与挖掘： 针对教育行业特有的多源数据（如语音、文本、题目、板书图像等）进行清洗、分析与建模，构建高质量专用数据集，并实施有效特征提取。
产品闭环与迭代： 与产品及教学研究团队深度协作，深入理解教育业务逻辑，通过A/B测试量化算法表现，并结合用户反馈与实际数据持续优化模型效果。
技术前沿追踪： 持续关注NLP与多模态领域的最新进展（如大语言模型、Agent架构等），探索其在教育产品中的创新应用场景。
二、任职要求
计算机科学、人工智能、自然语言处理、模式识别等相关专业本科及以上学历。
具备良好的编程基础，熟练掌握 Python，熟悉 Linux 开发环境。
拥有扎实的算法与数据结构功底，能够应对复杂工程问题的挑战。
熟悉NLP关键技术：文本表示方法、预训练模型（如BERT、GPT系列）、序列标注、文本生成、情感分析、对话系统设计等。
掌握多模态核心技术：视觉问答、图文匹配检索、图像描述生成、视觉语言联合预训练模型（如CLIP、BLIP等）。
技术框架： 精通至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）。
工程化能力： 具备模型上线部署的基本经验，了解 Docker 容器化技术及 Web 服务开发（如 Flask/FastAPI）相关工具链。
综合素质： 具备出色的逻辑思维、沟通协调能力及团队合作意识，对人工智能与教育融合方向有强烈兴趣。
三、优先考虑条件：
在以下技术领域具备实际项目经验者优先：
语音技术： 语音识别、语音合成、口语能力评测系统开发。
大语言模型应用： 参与过LLM微调、Prompt工程设计、RAG架构搭建或Agent系统实现。
多模态模型： 有独立完成多模态大模型训练或微调的实际经历。
2026-08-25 12:30
IP属地：浙江杭州
职位福利
硕士3-5年大模型算法多模态算法算法工程化经验
浙江拾玥科技有限公司
未融资 · 20-99人
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