[社招] 明星大模型团队 算法/训练/推理/强化学习/风控/搜索算法

[TimeH]

创始人具备从 0 到公司上市成功经验。
清华系，清华大牛鼎力支持。
核心团队由百度、华为、微软、字节、腾讯等知名大厂组成，业界技术大牛，科学家。

微信&电话：[phone]
邮箱： [e-mail]
地点：北京 /上海

大模型算法专家
岗位职责
1.负责基于海量数据的 NLP/视觉 /多模态大模型关键技术突破，研发面向计算基座的大模型。
2.深入调研和关注大模型 /多模态等方向的前沿技术
职位要求
1.参与或者领导过大规模预训练模型落地项目。
2.对预训练大模型充满热情，信仰 AGI 。
3.有自然语言处理和多模态的研发背景，对搜索 /对话 /机器翻译 /图像生成等相关领域有深入理解优先。

训练框架专家
职位职责：
1. 设计和实现超大规模语言模型的分布式训练算法，并提高训练效率和稳定性。
2. 优化模型结构，提高模型的精度和泛化能力。
3. 调优训练数据，提高模型训练效果。
4. 跟踪业界最新技术发展，探索新的训练算法和模型优化方法。
职位要求：
1. 精通分布式训练算法，具备超大规模模型训练的实际经验。
2. 精通深度学习算法，熟悉至少一种主流深度学习框架（例如 PyTorch 或 TensorFlow ）。
3. 熟悉常用的模型结构和优化方法，例如 CNN 、RNN 、BERT 、GPT 等。
4. 熟悉数据调优和数据增强等相关技术。
5. 具备优秀的编程和算法能力，熟练使用 Python 和 C++ 等编程语言。
6. 具备良好的沟通能力和团队协作能力，能够与跨部门团队进行有效沟通和协作。

大模型推理工程师 岗位职责：
1. 负责推理加速算法的研发和实现，包括但不限于模型剪枝、模型量化、模型蒸馏、模型压缩等。
2. 负责深度学习模型的量化和蒸馏，实现高效的模型压缩和部署，提高模型的运行效率和推理速度。
3. 负责 LLM 模型的端到端部署，包括但不限于推理引擎的开发、模型优化和压缩、模型部署的端到端流程设计等。
要求：
1. 具有深度学习推理加速和优化的经验，熟悉常见的加速技术，如剪枝、量化、分布式推理等，并能够根据不同场景和硬件平台进行针对性的优化。
2. 熟悉常见的模型量化技术，如低精度量化、动态量化等，并能够进行模型的量化优化。
3. 熟悉常见的深度学习框架，如 TensorFlow 、PyTorch 等，并能够根据业务需求进行算法实现和调试。
4. 熟悉 LLM 相关的算法技术以及推理加速方法。
5. 具备较强的团队合作和沟通能力，能够与团队成员、业务部门紧密协作，完成项目交付和技术创新。

强化学习算法专家
职位描述
1. 负责 RLHF 相关的强化学习迭代工作。
2. 设计和实现基于强化学习的算法模型，优化模型的性能和稳定性。
3. 持续跟进最新的强化学习算法研究进展，并将其应用到大模型系统中。
职位要求
1. 熟悉强化学习算法及其在自然语言处理和对话系统领域的应用。
2. 熟练掌握深度学习和强化学习相关的编程语言和工具（如 Python 、TensorFlow 、PyTorch 等）。
3. 具有较强的算法设计和实现能力，熟悉算法的优化和调试方法。
4. 具备较强的团队合作能力和沟通能力。

内容风控算法专家
职位描述
1. 参与大语言模型风控体系的设计、改进和研发工作，保障整个风控系统的快速，高效，全面；
2. 大语言模型风控体系的数据建设、安全 reward model 的建模优化、以及 RLHF 的效果调优；
3. 在法律、医疗等垂直场景持续深入优化风控效果；
4. 探索安全性与有用性之间的关系，找到更加有效的平衡点；
5. 紧跟 LLM 风控技术与强化学习的发展趋势，结合实际问题，快速验证业界最新方法。
职位要求
1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关专业；
2. 具备扎实的编程基础，熟悉 Python 、C++等编程语言；
3. 扎实的编码能力，熟练使用 python/c++之一，熟悉 linux 开发环境，具有面向海量数据的机器学习 /数据挖掘处理能力；
4. 具备优秀的分析解决问题能力，良好的沟通能力，自我驱动力，抗压能力以及团队合作精神；
5. 熟练掌握主流的 NLP 模型和算法，有实际的文本分类、实体识别、关键词挖掘、文本相似检索、意图识别等实际 NLP 项目经验； 体系构建； 5.具有较强的沟通能力,善于总结和分享算法技术。


搜索算法专家
职位描述
1. 负责设计和优化搜索算法与系统，提升搜索质量，为用户提供更好的用户体验。
2. 利用最新的 LLM 技术和机器学习算法，研发新的搜索排序、推荐等相关算法。
3. 与产品、工程等团队紧密合作，将研发的算法快速应用到产品中，形成闭环。

职位要求
1. 计算机科学或相关领域硕士或博士学位，对人工智能、自然语言处理、机器学习、深度学习等领域有深厚的理论基础和实践经验。
2. 至少有 7 年以上的相关工作经验，有大规模信息检索、搜索引擎等相关项目经验者优先。
3. 熟练使用至少一种编程语言（如 Python ，Java ，C++等），有 Hadoop, Spark 等大数据处理平台使用经验，熟练使用 TensorFlow ，PyTorch 等深度学习框架。