海淀区
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AI开发工程师
岗位职责：
自然语言处理方向参与：
1、参与与nlp/llm相关的任务，涵盖但不限于文本翻译、内容续写、信息摘要等；
2、负责相关服务的维护与性能优化，开展NLP及多模态模型的微调、训练与部署工作；
文字转音频方向参与：
1、参与tts与llm结合的任务，构建并完善对应的算法服务体系；
2、承担服务的持续运维和优化，推进音频处理及多模态模型的训练、微调与上线部署；
AI素材生成方向参与：
1、参与图像生成、视频生成、精彩片段自动剪辑、视频内容总结等相关任务，搭建支撑性算法服务；
2、负责服务稳定性提升与效率优化，执行计算机视觉及多模态模型的训练、微调与部署工作；
岗位要求：
1、具备机器翻译或llm相关实践经验（包括API调用、开源模型使用或模型训练经历）；
2、熟悉大语言模型基本原理，具备一定的提示工程实践能力；
3、具有tts相关项目经验（如接口调用、开源模型部署、模型微调或训练）；
4、了解asr、tts、音色克隆等音频领域常用算法模型（至少在一个细分方向有较深理解），如梅尔频谱倒谱系数、wav2vec、whisper等；
5、具备CV方向实际经验（包括API调用、开源模型部署、模型微调或训练）；
6、掌握图像分类、目标检测、语义分割、内容生成等任务中的主流模型算法（至少精通其中一个方向）；
7、综合素质良好，具备主动性、责任心，学习能力强且思维敏捷；
加分项：
1、能熟练运用docker完成算法服务的部署与发布，掌握消息队列相关基础组件；
2、对深度学习核心机制有深入理解（理论基础越扎实越优），例如tokenizer机制、attention结构、位置编码方式；
3、熟练掌握pytorch或tensorflow任一深度学习框架；
4、拥有llm实际应用经验（包括API集成、模型部署、智能体开发、参数微调或完整训练流程）；
5、代码规范严谨，数学功底扎实，熟练操作linux系统；
6、具备使用docker进行模型上线的能力，熟悉常用消息队列工具的基础使用；
7、理解深度学习基本原理，包括tokenizer设计、attention机制、位置编码方法；
8、熟练使用pytorch或tensorflow框架进行模型开发；
9、有llm项目实战经验（如接口调用、模型部署、智能体构建、微调或训练）；
10、编程习惯良好，具备扎实的数学基础，熟悉linux环境操作；
11、可利用docker实现算法服务化部署，了解消息队列相关底层库；
12、对计算机视觉领域的深度学习算法有较深认知（基础越牢固越佳），如cnn、diffusion模型、flow matching方法，以及tokenizer、attention、位置编码等关键技术；
13、熟练运用pytorch或tensorflow框架；
14、具备视觉多模态方向实践经验（包括API调用、模型部署、智能体搭建、微调或训练）；
15、有文本生成图像、文本生成视频等相关项目经历（涵盖接口使用、模型部署、智能体开发、微调或训练）；
16、代码风格优良，数学基础深厚，熟练使用linux操作系统
岗位职责：
自然语言处理方向参与：
1、参与与nlp/llm相关的任务，涵盖但不限于文本翻译、内容续写、信息摘要等；
2、负责相关服务的维护与性能优化，开展NLP及多模态模型的微调、训练与部署工作；
文字转音频方向参与：
1、参与tts与llm结合的任务，构建并完善对应的算法服务体系；
2、承担服务的持续运维和优化，推进音频处理及多模态模型的训练、微调与上线部署；
AI素材生成方向参与：
1、参与图像生成、视频生成、精彩片段自动剪辑、视频内容总结等相关任务，搭建支撑性算法服务；
2、负责服务稳定性提升与效率优化，执行计算机视觉及多模态模型的训练、微调与部署工作；
岗位要求：
1、具备机器翻译或llm相关实践经验（包括API调用、开源模型使用或模型训练经历）；
2、熟悉大语言模型基本原理，具备一定的提示工程实践能力；
3、具有tts相关项目经验（如接口调用、开源模型部署、模型微调或训练）；
4、了解asr、tts、音色克隆等音频领域常用算法模型（至少在一个细分方向有较深理解），如梅尔频谱倒谱系数、wav2vec、whisper等；
5、具备CV方向实际经验（包括API调用、开源模型部署、模型微调或训练）；
6、掌握图像分类、目标检测、语义分割、内容生成等任务中的主流模型算法（至少精通其中一个方向）；
7、综合素质良好，具备主动性、责任心，学习能力强且思维敏捷；
加分项：
1、能熟练运用docker完成算法服务的部署与发布，掌握消息队列相关基础组件；
2、对深度学习核心机制有深入理解（理论基础越扎实越优），例如tokenizer机制、attention结构、位置编码方式；
3、熟练掌握pytorch或tensorflow任一深度学习框架；
4、拥有llm实际应用经验（包括API集成、模型部署、智能体开发、参数微调或完整训练流程）；
5、代码规范严谨，数学功底扎实，熟练操作linux系统；
6、具备使用docker进行模型上线的能力，熟悉常用消息队列工具的基础使用；
7、理解深度学习基本原理，包括tokenizer设计、attention机制、位置编码方法；
8、熟练使用pytorch或tensorflow框架进行模型开发；
9、有llm项目实战经验（如接口调用、模型部署、智能体构建、微调或训练）；
10、编程习惯良好，具备扎实的数学基础，熟悉linux环境操作；
11、可利用docker实现算法服务化部署，了解消息队列相关底层库；
12、对计算机视觉领域的深度学习算法有较深认知（基础越牢固越佳），如cnn、diffusion模型、flow matching方法，以及tokenizer、attention、位置编码等关键技术；
13、熟练运用pytorch或tensorflow框架；
14、具备视觉多模态方向实践经验（包括API调用、模型部署、智能体搭建、微调或训练）；
15、有文本生成图像、文本生成视频等相关项目经历（涵盖接口使用、模型部署、智能体开发、微调或训练）；
16、代码风格优良，数学基础深厚，熟练使用linux操作系统
2026-05-20 13:28
IP属地：北京
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本科3-5年发表算法相关优秀论文机器学习深度学习大模型算法自然语言处理算法多模态算法算法工程化经验强化学习参加算法相关竞赛/获奖优秀开源项目经历Python
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未融资 · 1000-9999人
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