职位详情
岗位职责
1. 负责生成式人工智能项目的方案设计、开发落地与实施,涵盖文本生成、图像生成及音频生成等方向。
2. 运用前沿的提示工程方法,结合具体业务场景对大型语言模型进行针对性优化。
3. 对主流大模型(如 GPT、LLaMA、BERT)进行微调与定制化开发,以适配实际业务需求并提升模型效果。
4. 搭建和维护具备高扩展性的人工智能模型服务系统,支持在线或离线模式下的高效稳定推理。
5. 持续跟踪生成式AI领域的技术动态,评估新兴技术,并推动创新成果在公司技术体系中的应用。
6. 协同产品与业务团队推进AI模型的实际部署,持续迭代优化模型表现。
7. 编写完整的技术文档,积极分享实践经验,助力团队整体技术水平提升。
任职要求:
具备扎实的Prompt工程能力,拥有丰富的实战经验。
熟悉主流生成模型(如 GPT、LLaMA、Stable Diffusion)的结构原理及其微调策略。
深入理解Transformer架构,熟练使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架进行模型开发。
具备大规模数据处理与高质量数据集构建的能力,能够支撑模型训练需求。
有分布式计算经验或掌握模型优化技术(如量化、剪枝)者优先。
项目经历:
曾完整参与至少一个落地应用的生成式AI项目,熟悉从需求分析、方案设计到实现与调优的全流程。
综合素质:
具备良好的团队协作意识,能与产品、设计及业务多方高效协同。
主动性强,具备出色的自主学习能力和复杂问题攻关能力。
加分项:
在人工智能相关会议或期刊发表过学术论文。
积极参与开源社区贡献,或在GitHub上展示有高质量项目案例。
了解多模态生成模型(如文本到图像、文本到音频)的技术实现与应用场景。
1. 负责生成式人工智能项目的方案设计、开发落地与实施,涵盖文本生成、图像生成及音频生成等方向。
2. 运用前沿的提示工程方法,结合具体业务场景对大型语言模型进行针对性优化。
3. 对主流大模型(如 GPT、LLaMA、BERT)进行微调与定制化开发,以适配实际业务需求并提升模型效果。
4. 搭建和维护具备高扩展性的人工智能模型服务系统,支持在线或离线模式下的高效稳定推理。
5. 持续跟踪生成式AI领域的技术动态,评估新兴技术,并推动创新成果在公司技术体系中的应用。
6. 协同产品与业务团队推进AI模型的实际部署,持续迭代优化模型表现。
7. 编写完整的技术文档,积极分享实践经验,助力团队整体技术水平提升。
任职要求:
具备扎实的Prompt工程能力,拥有丰富的实战经验。
熟悉主流生成模型(如 GPT、LLaMA、Stable Diffusion)的结构原理及其微调策略。
深入理解Transformer架构,熟练使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架进行模型开发。
具备大规模数据处理与高质量数据集构建的能力,能够支撑模型训练需求。
有分布式计算经验或掌握模型优化技术(如量化、剪枝)者优先。
项目经历:
曾完整参与至少一个落地应用的生成式AI项目,熟悉从需求分析、方案设计到实现与调优的全流程。
综合素质:
具备良好的团队协作意识,能与产品、设计及业务多方高效协同。
主动性强,具备出色的自主学习能力和复杂问题攻关能力。
加分项:
在人工智能相关会议或期刊发表过学术论文。
积极参与开源社区贡献,或在GitHub上展示有高质量项目案例。
了解多模态生成模型(如文本到图像、文本到音频)的技术实现与应用场景。
2026-05-16 12:25
IP属地:四川成都
职位福利
本科5-10年英语基本交流PyTorch图像算法分布式训练大模型算法多模态算法人工智能PromptTensorFlow

恩士迅信息科技(中国)有限责任公司
不需要融资 · 10000人以上


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