成都
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岗位职责：
1、模型研发：根据业务需求，设计、开发和优化深度学习模型，提高模型的性能和准确性。
2、数据处理：负责数据的收集、清洗、标注和特征工程，为模型训练提供高质量的数据。
3、模型训练与调优：使用深度学习框架进行模型的训练，对模型进行调优以提高性能，并解决训练过程中出现的问题。
4、代码编写与维护：编写高质量的代码，实现模型的开发和部署，并对代码进行维护和优化。
5、技术文档编写：编写相关的技术文档，包括模型的设计文档、开发文档、测试文档等。
6、项目协作与沟通：与项目经理、产品经理和其他工程师保持密切沟通，确保项目的顺利进行。
7、负责通用认知大模型和多模态大模型（包括十亿、百亿等参数量）的设计、开发和优化，包括但不限于预训练、SFT、指令微调、RLHF、Prompt工程、模型评估、模型推理等。
8、紧跟业界多模态大模型等方向的进展，探索前沿技术，探索前沿技术，形成系统算法/大模型解决方案，指导算法团队研发落地工作，参与核心认知/多模态大模型的产品开发（包含但不限于智能客服、智慧营销等），推动认知/多模态大模型效果达到行业前沿，包括智能问答、图文内容生成等。
9、积极探索大语言模型技术在落地场景中的应用，包括但不限于大模型RAG、大模型BI、Multi-Agent智能体应用等内容。
技术栈要求：
1.编程语言
Python:首选开发语言，需精通NumPy、Pandas等数据处理库及PyTorch/TensorFlow框架
C++/Java:用于高性能计算、系统底层优化及工业级部署场景
java开发：Springboot+Springcloud+MQ+数据库
2.核心算法
机器学习算法:掌握监督学习（线性回归、SVM）、无监督学习（聚类）、强化学习等
深度学习模型:CNN（图像处理）、RNN/LSTM（时序数据）、Transformer（NLP）、扩散模型（生成式AI)
3.开发框架
深度学习框架:PyTorch（研究首选）、TensorFlow（生产部署）、Keras（快速原型)
数据处理工具:ApacheSpark（大数据处理）、HuggingFace（NLP模型库)
进阶技术能力：
1.数据处理与特征工程
数据清洗、特征提取、数据增强技术，提升模型泛化能力
掌握SQL/NoSQL数据库及分布式存储方案
2.模型优化与部署
模型压缩（量化、剪枝）、GPU加速、多线程优化技术
云平台部署（AWSSageMaker/AzureML）及容器化技术（Docker/Kubernetes)
3.领域适配开发
NLP方向：BERT/GPT系列模型微调、对话系统设计
CV方向：YOLO系列目标检测、StableDiffusion生成模型
必备开发经验：
1.全流程项目经验
至少参与过2个以上完整AI项目（需求分析→数据准备→模型训练→部署运维)
掌握Git版本控制、CI/CD自动化测试流程
2.跨领域协作能力
心理学/医疗/金融等垂直领域知识转化能力（如情感咨询机器人需心理学术语适配)
3.伦理与合规实践
隐私数据脱敏处理、模型偏见检测、AI伦理风险评估经验
任职资格：
1、本科及以上学历，学信网可查，双证齐全，5年以上工作经验，计算机科学、数学、统计学、人工智能等相关专业。
2、具有良好的沟通能力和团队协作精神，能够与其他工程师和产品经理紧密合作，推动项目的进展。
3、熟悉主流的LLM大模型（Qwen,chatGLM,deepseek等）并有相关项目经验。
4、精通CNN,RNN,Transformer，Bert，ViT等深度学习理论算法和优化；
5、对认知/多模态大模型训练等有深入理解和实践，有多机多卡大模型训练、大模型微调、从0到1构建多模态大模型（百亿参数以上）等经验者优先；
6、对主流大模型（例如GPT3/chatGPT/T5/PaLM/LLaMA/GLM等）的原理、性能、差异有深入理解；
7、熟悉常用的大模型分布式训练框架，如deepspeed/megatron等
8、熟悉AI领域常见的开发语言、开发框架、通用平台和技术；深入了解大模型在产品化过程中的调优、量化、封装、部署、调度、并发、时延等常见软硬件问题，
9、思维逻辑能力强,业务理解能力强,能够充分理解业务,能够根据原型实现前后端业务逻辑交互.
工作时间：
9：00-18：00，午休2h，周末双休；法定节假日正常休息，春节假期不低于2周~
1、模型研发：根据业务需求，设计、开发和优化深度学习模型，提高模型的性能和准确性。
2、数据处理：负责数据的收集、清洗、标注和特征工程，为模型训练提供高质量的数据。
3、模型训练与调优：使用深度学习框架进行模型的训练，对模型进行调优以提高性能，并解决训练过程中出现的问题。
4、代码编写与维护：编写高质量的代码，实现模型的开发和部署，并对代码进行维护和优化。
5、技术文档编写：编写相关的技术文档，包括模型的设计文档、开发文档、测试文档等。
6、项目协作与沟通：与项目经理、产品经理和其他工程师保持密切沟通，确保项目的顺利进行。
7、负责通用认知大模型和多模态大模型（包括十亿、百亿等参数量）的设计、开发和优化，包括但不限于预训练、SFT、指令微调、RLHF、Prompt工程、模型评估、模型推理等。
8、紧跟业界多模态大模型等方向的进展，探索前沿技术，探索前沿技术，形成系统算法/大模型解决方案，指导算法团队研发落地工作，参与核心认知/多模态大模型的产品开发（包含但不限于智能客服、智慧营销等），推动认知/多模态大模型效果达到行业前沿，包括智能问答、图文内容生成等。
9、积极探索大语言模型技术在落地场景中的应用，包括但不限于大模型RAG、大模型BI、Multi-Agent智能体应用等内容。
技术栈要求：
1.编程语言
Python:首选开发语言，需精通NumPy、Pandas等数据处理库及PyTorch/TensorFlow框架
C++/Java:用于高性能计算、系统底层优化及工业级部署场景
java开发：Springboot+Springcloud+MQ+数据库
2.核心算法
机器学习算法:掌握监督学习（线性回归、SVM）、无监督学习（聚类）、强化学习等
深度学习模型:CNN（图像处理）、RNN/LSTM（时序数据）、Transformer（NLP）、扩散模型（生成式AI)
3.开发框架
深度学习框架:PyTorch（研究首选）、TensorFlow（生产部署）、Keras（快速原型)
数据处理工具:ApacheSpark（大数据处理）、HuggingFace（NLP模型库)
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1.数据处理与特征工程
数据清洗、特征提取、数据增强技术，提升模型泛化能力
掌握SQL/NoSQL数据库及分布式存储方案
2.模型优化与部署
模型压缩（量化、剪枝）、GPU加速、多线程优化技术
云平台部署（AWSSageMaker/AzureML）及容器化技术（Docker/Kubernetes)
3.领域适配开发
NLP方向：BERT/GPT系列模型微调、对话系统设计
CV方向：YOLO系列目标检测、StableDiffusion生成模型
必备开发经验：
1.全流程项目经验
至少参与过2个以上完整AI项目（需求分析→数据准备→模型训练→部署运维)
掌握Git版本控制、CI/CD自动化测试流程
2.跨领域协作能力
心理学/医疗/金融等垂直领域知识转化能力（如情感咨询机器人需心理学术语适配)
3.伦理与合规实践
隐私数据脱敏处理、模型偏见检测、AI伦理风险评估经验
任职资格：
1、本科及以上学历，学信网可查，双证齐全，5年以上工作经验，计算机科学、数学、统计学、人工智能等相关专业。
2、具有良好的沟通能力和团队协作精神，能够与其他工程师和产品经理紧密合作，推动项目的进展。
3、熟悉主流的LLM大模型（Qwen,chatGLM,deepseek等）并有相关项目经验。
4、精通CNN,RNN,Transformer，Bert，ViT等深度学习理论算法和优化；
5、对认知/多模态大模型训练等有深入理解和实践，有多机多卡大模型训练、大模型微调、从0到1构建多模态大模型（百亿参数以上）等经验者优先；
6、对主流大模型（例如GPT3/chatGPT/T5/PaLM/LLaMA/GLM等）的原理、性能、差异有深入理解；
7、熟悉常用的大模型分布式训练框架，如deepspeed/megatron等
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工作时间：
9：00-18：00，午休2h，周末双休；法定节假日正常休息，春节假期不低于2周~
2026-05-19 14:07
IP属地：四川成都
职位福利
本科5-10年语音算法C/C++对话系统nlpai对话大模型算法
成都云聚教育咨询有限公司
不需要融资 · 100-499人
鱼泡安全保障
如遇到办证收费、刷单、传销、诱导买车等违规行为，请立即向鱼泡直聘投诉举报投诉举报 >
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