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职位详情
岗位职责
大模型算法研发：主导自然语言处理及多模态大模型的预训练、持续预训练与微调策略设计与工程实现，针对具体业务场景优化模型在精度、效率和泛化性能方面的表现。
对齐与效果优化：运用强化学习人类反馈（RLHF）、监督微调（SFT）等技术手段，提升模型输出内容的安全性、准确性和实用性，重点应对生成过程中的幻觉、偏见等关键挑战。
模型压缩与推理加速：研究并落地量化、剪枝、知识蒸馏等压缩方法，优化模型推理延迟与显存消耗，支撑线上服务实现低时延、高并发的实际部署需求。
技术攻关与前沿探索：持续跟踪全球大模型领域最新算法进展与科研成果，结合实际业务开展技术创新，突破研发过程中遇到的核心技术瓶颈。
跨团队协同推进：与工程、产品、测试等团队高效协作，推动算法方案转化为可复用的技术组件或产品功能，并提供持续的技术支持与迭代优化。
技术积累与能力共建：编写高质量技术文档与专利材料，沉淀研发过程中的经验与最佳实践，组织内部技术分享，助力团队整体技术水位提升。
任职要求
基本要求
本科及以上学历，计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业背景，具备3年以上大模型或深度学习算法研发工作经验（高级岗位需5年及以上）。
具备扎实的计算机基础，熟悉数据结构、算法设计、操作系统原理及分布式系统架构。
编程能力突出，熟练掌握Python语言，精通PyTorch或TensorFlow等主流深度学习框架的使用与底层机制。
深入理解Transformer及其衍生结构，掌握大模型预训练与微调的核心理论与关键技术细节。
核心技能
具有完整的大模型项目实践经验，曾参与预训练、RLHF、模型压缩等至少一个核心环节的落地实施，有开源大模型二次开发经历者优先考虑。
熟悉NLP或多模态任务范畴（如文本生成、语义理解、图像生成等），了解GPT、LLaMA、通义千问等主流大模型的技术特点与典型应用场景。
掌握大规模分布式训练技术，拥有在NVIDIA A100/H100级别GPU集群上进行模型部署与性能调优的经验，能够有效处理训练中的资源调度与容错问题。
具备出色的分析与攻坚能力，能独立应对复杂算法场景，拥有较强的技术创新意识和实际落地能力。
大模型算法研发：主导自然语言处理及多模态大模型的预训练、持续预训练与微调策略设计与工程实现，针对具体业务场景优化模型在精度、效率和泛化性能方面的表现。
对齐与效果优化：运用强化学习人类反馈（RLHF）、监督微调（SFT）等技术手段，提升模型输出内容的安全性、准确性和实用性，重点应对生成过程中的幻觉、偏见等关键挑战。
模型压缩与推理加速：研究并落地量化、剪枝、知识蒸馏等压缩方法，优化模型推理延迟与显存消耗，支撑线上服务实现低时延、高并发的实际部署需求。
技术攻关与前沿探索：持续跟踪全球大模型领域最新算法进展与科研成果，结合实际业务开展技术创新，突破研发过程中遇到的核心技术瓶颈。
跨团队协同推进：与工程、产品、测试等团队高效协作，推动算法方案转化为可复用的技术组件或产品功能，并提供持续的技术支持与迭代优化。
技术积累与能力共建：编写高质量技术文档与专利材料，沉淀研发过程中的经验与最佳实践，组织内部技术分享，助力团队整体技术水位提升。
任职要求
基本要求
本科及以上学历，计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业背景，具备3年以上大模型或深度学习算法研发工作经验（高级岗位需5年及以上）。
具备扎实的计算机基础，熟悉数据结构、算法设计、操作系统原理及分布式系统架构。
编程能力突出，熟练掌握Python语言，精通PyTorch或TensorFlow等主流深度学习框架的使用与底层机制。
深入理解Transformer及其衍生结构，掌握大模型预训练与微调的核心理论与关键技术细节。
核心技能
具有完整的大模型项目实践经验，曾参与预训练、RLHF、模型压缩等至少一个核心环节的落地实施，有开源大模型二次开发经历者优先考虑。
熟悉NLP或多模态任务范畴（如文本生成、语义理解、图像生成等），了解GPT、LLaMA、通义千问等主流大模型的技术特点与典型应用场景。
掌握大规模分布式训练技术，拥有在NVIDIA A100/H100级别GPU集群上进行模型部署与性能调优的经验，能够有效处理训练中的资源调度与容错问题。
具备出色的分析与攻坚能力，能独立应对复杂算法场景，拥有较强的技术创新意识和实际落地能力。
2026-07-04 15:13
IP属地：广东深圳
职位福利
本科3-5年图像算法语音识别大模型算法GPTCLIPGoogLeNet自然语言处理PythonC语言Java
深圳市永达电子信息股份有限公司
未融资 · 100-499人
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