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多模態(tài)/基礎(chǔ)大模型

工作職責

1負責人工智能領(lǐng)域前沿算法的研發(fā)設(shè)計優(yōu)化，探索人工智能的創(chuàng)新應(yīng)用；

2負責研究人工智能在NLP多模態(tài)圖計算大模型等領(lǐng)域的落地和創(chuàng)新，賦能企業(yè)產(chǎn)品智能化轉(zhuǎn)型，提升產(chǎn)品競爭力；

3負責大模型工具鏈平臺研發(fā)，支持大模型數(shù)據(jù)清洗訓練編譯量化推理評估等功能；

4負責NLP/CV/跨模態(tài)基礎(chǔ)大模型研發(fā)，行業(yè)大模型知識注入精調(diào)推理等研發(fā)工作；

5負責大模型訓練推理加速技術(shù)研究，解決千億級大模型訓練及推理加速關(guān)鍵技術(shù)問題；

6負責CV領(lǐng)域目標檢測圖像定位語義分割多目標跟蹤等算法研發(fā)；

7負責AI Agent系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計與研發(fā)，探索基于大模型的自主規(guī)劃工具調(diào)用記憶和復(fù)雜任務(wù)解決能力。

任職要求

1計算機人工智能數(shù)學相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學歷；

2熟悉TensorflowPytorch等AI常用算法和框架，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵算子有深入理解；

3精通深度學習算法，熟悉NLPCV和多模態(tài)等大模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和原理，有大模型研發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先；

4熟悉PythonC++等編程語言；

5學習能力強善于溝通，對技術(shù)創(chuàng)新充滿激情，有較強的成就導(dǎo)向。



機器學習/計算機視覺

工作職責

1研發(fā)基于圖像視頻計算攝影計算機視覺多模態(tài)大模型的相關(guān)算法；

2研發(fā)輕量化視頻算法（如視頻HDR/視頻夜景）與多攝協(xié)同（曝光/色調(diào)/變焦），提升目標檢測目標分割任務(wù)相關(guān)精度；

3研究模型輕量化，優(yōu)化算法模型，包括對算法微調(diào)對模型結(jié)構(gòu)輕量化設(shè)計以及對模型量化剪枝蒸餾等；

4利用 CPUGPUDSPNPU等硬件，提高算法運行速度，推動算法在端側(cè)的落地，優(yōu)化能效比。

任職要求

1計算機圖像處理通信信號處理電子信息等相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學歷；

2具有圖像/視覺算法的實際項目研發(fā)經(jīng)驗；

3具備優(yōu)秀的創(chuàng)新意識和科研動手能力，能快速吸收前沿技術(shù)成果。



AI應(yīng)用

工作職責

1大模型應(yīng)用研發(fā)與落地

1）負責大模型在智能運維場景的落地應(yīng)用，利用AI Agent解決端到端復(fù)雜問題；

2）結(jié)合知識圖譜等技術(shù)增強大模型在運維場景的專業(yè)能力（如故障問答根因分析），優(yōu)化模型訓練與推理效果；

2AI算法與系統(tǒng)優(yōu)化

1）研發(fā)預(yù)測分類故障定界定位等AI模型，融合深度學習知識圖譜優(yōu)化算法（如PPOGRPODPO）提升模型性能與精度；

2）設(shè)計智能運維統(tǒng)一算法平臺，優(yōu)化算法在協(xié)議棧網(wǎng)絡(luò)故障診斷等場景的工程化落地；

3基礎(chǔ)軟件與智算網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究

1）研究大模型高效推理技術(shù)，包括推理引擎架構(gòu)設(shè)計模型壓縮與加速異構(gòu)計算資源優(yōu)化（GPU/CPU/專用芯片）；

2）探索智能體開發(fā)工具調(diào)度記憶管理等技術(shù)，推動智能運維的自動化決策能力；

3）參與智算網(wǎng)絡(luò)確定性網(wǎng)絡(luò)等前瞻性技術(shù)研究，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)與算力協(xié)同架構(gòu)；

4技術(shù)生態(tài)與創(chuàng)新

持續(xù)跟蹤大模型AIGC智算網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展，將創(chuàng)新成果（如自研芯片編譯器算法圖像識別技術(shù)）應(yīng)用到智能運維中，提升產(chǎn)品競爭力。

任職要求

1計算機科學人工智能通信工程電子工程或數(shù)學相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學歷；

2核心技能

1）大模型與AI基礎(chǔ)精通大模型原理及主流框架（如LangChainHugging Face），熟悉知識表示與推理技術(shù)；扎實的機器學習/深度學習理論基礎(chǔ)，熟悉CNN/RNN/DQN等模型及優(yōu)化算法（圖論路由算法混合整數(shù)規(guī)劃）；

2）工程能力熟練掌握Python/C++/Java者優(yōu)先，具備獨立開發(fā)算法模塊及優(yōu)化系統(tǒng)性能的能力；熟悉AI推理引擎開發(fā)模型壓縮與異構(gòu)計算加速技術(shù)者優(yōu)先；

3掌握如下一項領(lǐng)域知識者優(yōu)先

1）熟悉數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)（TCP/IPQoSOpenFlow）智能運維場景（故障診斷根因分析）或智算網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；

2）具備軟硬件經(jīng)驗，或芯片編譯器算法設(shè)計經(jīng)驗；

3）具有知識圖譜經(jīng)驗智能運維經(jīng)驗；

4綜合能力

1）主導(dǎo)或深度參與過大模型應(yīng)用AI系統(tǒng)開發(fā)智算網(wǎng)絡(luò)/芯片相關(guān)項目者優(yōu)先；

2）具備技術(shù)前瞻性視野，能獨立完成技術(shù)研究論文復(fù)現(xiàn)與創(chuàng)新落地；

3）優(yōu)秀的跨領(lǐng)域協(xié)作能力，對解決復(fù)雜問題有強烈熱情。



AI Infra

工作職責

負責構(gòu)建和優(yōu)化公司AI基礎(chǔ)設(shè)施的核心競爭力，提升AI系統(tǒng)在訓練與推理場景下的性能規(guī)模可用性和易用性，推動AI技術(shù)在公司核心業(yè)務(wù)及行業(yè)客戶中的高效落地。結(jié)合前沿AI技術(shù)（如基礎(chǔ)語言大模型多模態(tài)世界模型搜索推薦系統(tǒng)等），設(shè)計高性能高可靠的AI基礎(chǔ)設(shè)施，并參與軟硬協(xié)同優(yōu)化行業(yè)解決方案設(shè)計及生態(tài)工具鏈適配；

核心職責

1AI 基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)與優(yōu)化

1）設(shè)計并優(yōu)化分布式訓練與推理架構(gòu)，提升模型集群訓練效率推理性能及資源利用率；

2）構(gòu)建高可用可擴展的AI集群管理系統(tǒng)，保障大規(guī)模AI任務(wù)的穩(wěn)定運行（如容錯彈性調(diào)度自動擴縮容）；

3）開發(fā)工具鏈（如自動化訓練平臺推理服務(wù)框架），降低AI研發(fā)門檻，提升團隊協(xié)作效率；

2前沿AI技術(shù)研究與落地

探索先進AI系統(tǒng)與算法的結(jié)合，包括但不限于

1）參與核心AI模型架構(gòu)設(shè)計，探索模型結(jié)構(gòu)算法與軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施聯(lián)合優(yōu)化的新技術(shù)；

2）大模型的高效訓練與推理優(yōu)化；

3）語言大模型多模態(tài)大模型世界模型推薦系統(tǒng)等方向的工程化落地；

4）將學術(shù)界/工業(yè)界前沿技術(shù)（如MoE量化稀疏壓縮持續(xù)學習）等適配到公司業(yè)務(wù)場景；

3性能優(yōu)化與系統(tǒng)開發(fā)

1）參與算子設(shè)計開發(fā)模型訓練/推理性能調(diào)優(yōu)；

2）構(gòu)建可靠性系統(tǒng)，保障生產(chǎn)環(huán)境AI服務(wù)的SLA；

3）設(shè)計軟硬協(xié)同方案，最大化硬件效能；

4）對接主流生態(tài)，確保技術(shù)棧兼容性；

4行業(yè)解決方案支持

針對客戶行業(yè)需求，設(shè)計優(yōu)化AI基礎(chǔ)設(shè)施方案，解決AI落地中的性能瓶頸和工程挑戰(zhàn)

職位類別：

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