百度多模态大模型算法研发工程师（J96245）
任职要求
-熟悉常见的大语言模型（Llama/Qwen）、多模态大模型（Llava/Qwen-vl）、模型架构（Dense/MOE） -熟悉大模型微调（全参微调/指令微调/PEFT等），了解训练优…
工作职责
-参与智能数据基础设施平台建设，聚焦多模态大模型研发，提升模型在跨模态理解、生成、语义对齐等关键任务上的性能 -参与平台高质量多模态算子开发和高质量工作流构建，支持文档、图片、视频、音频等多种模态数据的高效处理 -参与大语言模型和多模态大模型微调、模型服务搭建、落地项目以及自动化评测体系构建 -参与垂类领域多模态大模型效果优化，从模型结构、训练策略、训练数据等多角度对模型进行优化，打造业界SOTA级模型
1、负责国际化产品机器学习，自然语言处理，大模型算法的开发，LLM Agent的开发，特别是在隐私法律领域的应用，支撑公司相关业务的提效和自动化； 2、设计和实现机器学习，自然语言处理，大模型相关的基础设施、框架、工具链等，并推动落地到业务中； 3、探索业界前沿的机器学习，自然语言处理，大模型相关技术，优化隐私大模型的能力，持续提升平台能力、降低算法使用成本； 4、负责算法模型到API服务的部署，机器学习系统架构设计，工程化落地。
1、探索研发针对大语言模型、多模态大模型、StableDiffusion模型等模型的压缩技术，包括但不限于量化、蒸馏、剪枝、稀疏化等； 2、参与/负责多个业务场景中的模型压缩技术实现，对模型进行轻量化压缩，提高训练/推理效率，支持业务降本增效； 3、参与/负责针对英伟达GPU、华为昇腾NPU等不同的计算硬件，制定不同的模型压缩方案并在业务落地；
深入业务视角，以多模态大数据建模及计算物理仿真为基础，借助AI赋能，帮助半导体工程/工艺/元件特性先行预测与优化，提升工程/工艺/元件研发效率。 工作职责： 1.基于半导体工程/工艺/元件研发需求，开发AI Agent，实现研发流程的自动化与智能化； 2.结合大模型技术（如LLM、多模态大模型等），构建智能化的业务交互与决策系统，提升研发效率； 3.基于产品全生命周期的生产大数据，开发根因查询（RCA）、虚拟量测（VM）、高级工艺控制（APC）、高级机台控制（AEC）等智能化解决方案； 4.开发基于业务驱动的智能工程/工艺/元件设计优化工具，结合物理信息神经网络（PINN）、复杂结构数字孪生、先进材料自动选型等技术，实现研发创新； 5.与半导体研发工程师深入合作，理解业务逻辑，打通数据流，设计并开发能够替代工程师重复操作的AI Agent； 6.探索大模型及AI Agent在半导体研发中的应用场景，推动AI技术与业务需求的深度融合。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、探索研发针对大语言模型、多模态大模型、StableDiffusion模型等模型的压缩技术，包括但不限于量化、蒸馏、剪枝、稀疏化等； 2、参与/负责多个业务场景中的模型压缩技术实现，对模型进行轻量化压缩，提高训练/推理效率，支持业务降本增效； 3、参与/负责针对英伟达GPU、华为昇腾NPU等不同的计算硬件，制定不同的模型压缩方案并在业务落地；