深圳·南山区
职位详情
岗位职责：
1、掌握机器学习（深度学习）与大模型核心技术，具备技术创新能力，【熟悉多模态数据整合与跨模态联合建模策略】
2、编程功底扎实，熟练使用至少两种编程语言，【深刻理解主流大模型训练架构（如DeepSpeed、Megatron）】，精通Pytorch或Tensorflow框架
3、主导【涉及图文/视频/3D等多模态场景的】图像分析、目标识别、语义分割等视觉算法的设计与开发
4、基于对【多种来源、结构差异大的数据】的理解，开展数据洞察、需求抽象、系统架构设计、模型优化及技术沉淀
5、解决【大规模模型训练/微调、多模态信息对齐】等算法在真实业务中的落地难题，【提升大模型推理速度及多模态任务下的性能表现】
6、跟踪【大模型与多模态融合】方向的前沿进展，探索【视觉-语言关联建模、跨模态检索、多模态内容合成】等创新应用场景
7、推动【大模型和多模态技术在实际业务中的应用落地，研究跨模态协同建模与知识迁移机制】
岗位要求：
1、硕士及以上学历，计算机/人工智能/数学等相关专业背景；
2、深入掌握机器学习（深度学习）方法，【尤其熟悉大模型（如Transformer系列）及其多模态模型的结构设计与训练流程】
3、在CCF-A/B类会议或期刊发表过算法相关论文，【在自然语言处理或多模态方向有研究成果者优先】，具备【大模型实际落地项目经验者优先】
4、精通【多模态数据处理与融合手段】，拥有【大规模异构数据管理】实践经验，了解分布式训练体系
5、编程能力强，【具备不少于3年PyTorch项目实战经历】，熟悉CUDA加速优化，【有大模型定制化开发经验者优先】
6、在【多模态相关竞赛（如VQA、ImageCaption）】或【大模型评估榜单（如MMLU、C-Eval）】中取得优异成绩者优先
7、【满足以下任意一项经验者优先考虑】：
大模型预训练/微调/参数高效微调（PEFT）优化
多模态特征学习/模态对齐/内容生成
多模态大模型工程化实践
1、掌握机器学习（深度学习）与大模型核心技术，具备技术创新能力，【熟悉多模态数据整合与跨模态联合建模策略】
2、编程功底扎实，熟练使用至少两种编程语言，【深刻理解主流大模型训练架构（如DeepSpeed、Megatron）】，精通Pytorch或Tensorflow框架
3、主导【涉及图文/视频/3D等多模态场景的】图像分析、目标识别、语义分割等视觉算法的设计与开发
4、基于对【多种来源、结构差异大的数据】的理解，开展数据洞察、需求抽象、系统架构设计、模型优化及技术沉淀
5、解决【大规模模型训练/微调、多模态信息对齐】等算法在真实业务中的落地难题，【提升大模型推理速度及多模态任务下的性能表现】
6、跟踪【大模型与多模态融合】方向的前沿进展，探索【视觉-语言关联建模、跨模态检索、多模态内容合成】等创新应用场景
7、推动【大模型和多模态技术在实际业务中的应用落地，研究跨模态协同建模与知识迁移机制】
岗位要求：
1、硕士及以上学历，计算机/人工智能/数学等相关专业背景；
2、深入掌握机器学习（深度学习）方法，【尤其熟悉大模型（如Transformer系列）及其多模态模型的结构设计与训练流程】
3、在CCF-A/B类会议或期刊发表过算法相关论文，【在自然语言处理或多模态方向有研究成果者优先】，具备【大模型实际落地项目经验者优先】
4、精通【多模态数据处理与融合手段】，拥有【大规模异构数据管理】实践经验，了解分布式训练体系
5、编程能力强，【具备不少于3年PyTorch项目实战经历】，熟悉CUDA加速优化，【有大模型定制化开发经验者优先】
6、在【多模态相关竞赛（如VQA、ImageCaption）】或【大模型评估榜单（如MMLU、C-Eval）】中取得优异成绩者优先
7、【满足以下任意一项经验者优先考虑】：
大模型预训练/微调/参数高效微调（PEFT）优化
多模态特征学习/模态对齐/内容生成
多模态大模型工程化实践
2026-05-17 13:40
IP属地：广东深圳
职位福利
硕士经验不限
环球数科股份有限公司
B轮 · 100-499人
鱼泡安全保障
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