海淀区
职位详情
岗位内容：
1. 参与大规模预训练语言模型的开发、部署、微调、评估及功能实现，负责性能优化、系统调优与硬件适配等相关工作；
2. 结合公司实际业务场景，开展模型算法的研发与落地；
3. 根据项目需求，复现主流自然语言处理相关算法；
4. 跟进并参与前沿算法及其应用方向的技术探索。
1、具有人工智能、计算机科学、数学、统计学或相关专业本科及以上学历；
2、掌握主流大模型架构（如Transformer、BERT、GPT、LLaMA、CLIP等），深入理解预训练与微调技术原理，具备至少一项大模型完整实践经历（在RAG、Agent、AI coding等应用场景中有实际操作经验）；
3、具备良好的概率论与数理统计基础，熟练运用多种建模方法，包括回归分析、时间序列分析、PINN、transformer、lightGBM、xgboost、随机森林、模型融合等；
4、具备较强的编程能力（Python/C++），熟悉Hugging Face、LangChain等开源工具生态，熟练使用Pandas、NumPy等常用数据分析库；
5、至少深度参与过一个完整的大模型训练或微调项目，熟悉全流程技术环节（数据处理→模型训练→效果评估→线上部署）；
6、有模型训练优化经验者优先，例如混合精度训练、梯度累积、显存管理、参数高效微调等。
1. 参与大规模预训练语言模型的开发、部署、微调、评估及功能实现，负责性能优化、系统调优与硬件适配等相关工作；
2. 结合公司实际业务场景，开展模型算法的研发与落地；
3. 根据项目需求，复现主流自然语言处理相关算法；
4. 跟进并参与前沿算法及其应用方向的技术探索。
1、具有人工智能、计算机科学、数学、统计学或相关专业本科及以上学历；
2、掌握主流大模型架构（如Transformer、BERT、GPT、LLaMA、CLIP等），深入理解预训练与微调技术原理，具备至少一项大模型完整实践经历（在RAG、Agent、AI coding等应用场景中有实际操作经验）；
3、具备良好的概率论与数理统计基础，熟练运用多种建模方法，包括回归分析、时间序列分析、PINN、transformer、lightGBM、xgboost、随机森林、模型融合等；
4、具备较强的编程能力（Python/C++），熟悉Hugging Face、LangChain等开源工具生态，熟练使用Pandas、NumPy等常用数据分析库；
5、至少深度参与过一个完整的大模型训练或微调项目，熟悉全流程技术环节（数据处理→模型训练→效果评估→线上部署）；
6、有模型训练优化经验者优先，例如混合精度训练、梯度累积、显存管理、参数高效微调等。
2026-06-29 12:46
IP属地：北京
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