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、编码开发与落地实施,涵盖文本、图像及音频等多模态内容生成场景。
2. 运用前沿的提示词工程技术,结合具体业务需求对大语言模型进行高效调优。
3. 针对实际应用场景,对主流大模型(如 GPT、LLaMA、BERT)进行微调与定制化改造,提升模型准确性和实用性。
4. 搭建并持续维护高可用、可扩展的人工智能模型服务架构,保障推理任务稳定运行于在线或离线环境。
5. 跟踪生成式AI领域的最新研究成果,开展技术预研与验证,并推动创新技术在公司系统中的集成应用。
6. 协同产品与业务团队推进AI模型的产品化落地,持续迭代优化模型效果与用户体验。
7. 编写完整的技术文档,组织知识分享,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,有大量实际项目操作经验。
掌握主流生成模型(如 GPT、LLaMA、Stable Diffusion)的结构原理及其微调方法。
熟悉Transformer类模型的核心机制,熟练使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架进行模型开发。
拥有大规模数据清洗、处理和数据集构建的实际经验,支持模型训练需求。
有分布式训练、模型压缩技术(如量化、剪枝)相关经验者优先录用。
项目经历:
曾完整参与至少一项落地应用的生成式AI项目,熟悉从需求分析、技术选型、模型训练到部署优化的全流程。
综合素质:
具备良好的沟通协作能力,能与产品、设计及运营等多部门高效协同。
主动性强,善于自主钻研新技术,具备较强的逻辑思维与复杂问题解决能力。
加分项:
在人工智能领域顶级会议或期刊发表过学术论文。
积极参与开源社区建设,GitHub上有高质量项目展示。
了解多模态生成任务(如文生图、文生音频)的技术实现路径。
1. 负责生成式人工智能项目的方案设计、编码开发与落地实施,涵盖文本、图像及音频等多模态内容生成场景。
2. 运用前沿的提示词工程技术,结合具体业务需求对大语言模型进行高效调优。
3. 针对实际应用场景,对主流大模型(如 GPT、LLaMA、BERT)进行微调与定制化改造,提升模型准确性和实用性。
4. 搭建并持续维护高可用、可扩展的人工智能模型服务架构,保障推理任务稳定运行于在线或离线环境。
5. 跟踪生成式AI领域的最新研究成果,开展技术预研与验证,并推动创新技术在公司系统中的集成应用。
6. 协同产品与业务团队推进AI模型的产品化落地,持续迭代优化模型效果与用户体验。
7. 编写完整的技术文档,组织知识分享,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,有大量实际项目操作经验。
掌握主流生成模型(如 GPT、LLaMA、Stable Diffusion)的结构原理及其微调方法。
熟悉Transformer类模型的核心机制,熟练使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架进行模型开发。
拥有大规模数据清洗、处理和数据集构建的实际经验,支持模型训练需求。
有分布式训练、模型压缩技术(如量化、剪枝)相关经验者优先录用。
项目经历:
曾完整参与至少一项落地应用的生成式AI项目,熟悉从需求分析、技术选型、模型训练到部署优化的全流程。
综合素质:
具备良好的沟通协作能力,能与产品、设计及运营等多部门高效协同。
主动性强,善于自主钻研新技术,具备较强的逻辑思维与复杂问题解决能力。
加分项:
在人工智能领域顶级会议或期刊发表过学术论文。
积极参与开源社区建设,GitHub上有高质量项目展示。
了解多模态生成任务(如文生图、文生音频)的技术实现路径。
2026-06-04 12:31
IP属地:四川成都
职位福利
本科5-10年多模态算法大模型算法图像算法GPTBERTPyTorchTensorFlow英语口语PROMPT

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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