奇虎36026秋-AI大模型算法工程师-AIGC（北京）-4911(J11810)
校招全职算法类地点：北京状态：招聘
任职要求
1、计算机、数学、信息科学等理工科相关专业，研究生以上学历。以第一作者在AI类型顶刊顶会（CVPR/AAAI/ACL/INTERSPEECH等）发表论文者优先 2、有扎实的编码能力并能熟练使用python，熟悉hadoop/spark等大数据工具和tensorflow/pytorch 等框架 3、熟悉经典算法并跟进大模型技术，包括Transformer/Bert/GPT/Clip以及单模态/多模态大语言模型等 4、熟悉AGENT/RAG等目前主流的大模型衍生方向，对指令对齐/数据安全/数据评估/高效计算有一定的了解 5、具备快速业务学习能力，敏捷全面的逻辑思维能力，有较强的沟通协作能力，具备优秀的逻辑思维能力，有较强的责任心，对解决挑战性问题充满热情，善于分析问题和解决问题
工作职责
1、探索AIGC领域相关算法研究和应用落地 2、根据公司业务，根据特定场景进行算法分析和优化，面向场景包括但不限于文档智能、规划、创意文案/报告生成等 3、精通自然语言处理算法，对计算机视觉/语音语义/推荐等相关模型有了解，并对多模态算法持续follow和研究
包括英文材料
学历+
CVPR+
https://cvpr.thecvf.com/
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
Hadoop+
https://www.runoob.com/w3cnote/hadoop-tutorial.html
Hadoop 为庞大的计算机集群提供可靠的、可伸缩的应用层计算和存储支持，它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集，并且支持在单台计算机到几千台计算机之间进行扩展。
[英文] Hadoop Tutorial
https://www.tutorialspoint.com/hadoop/index.htm
Hadoop is an open-source framework that allows to store and process big data in a distributed environment across clusters of computers using simple programming models.
Spark+
[英文] Learning Spark Book
https://pages.databricks.com/rs/094-YMS-629/images/LearningSpark2.0.pdf
This new edition has been updated to reflect Apache Spark’s evolution through Spark 2.x and Spark 3.0, including its expanded ecosystem of built-in and external data sources, machine learning, and streaming technologies with which Spark is tightly integrated.
大数据+
https://www.youtube.com/watch?v=bAyrObl7TYE
https://www.youtube.com/watch?v=H4bf_uuMC-g
With all this talk of Big Data, we got Rebecca Tickle to explain just what makes data into Big Data.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
Transformer+
https://huggingface.co/learn/llm-course/en/chapter1/4
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
An interactive visualization tool showing you how transformer models work in large language models (LLM) like GPT.
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
BERT+
https://www.youtube.com/watch?v=xI0HHN5XKDo
Understand the BERT Transformer in and out.
GPT+
https://www.youtube.com/watch?v=kCc8FmEb1nY
We build a Generatively Pretrained Transformer (GPT), following the paper "Attention is All You Need" and OpenAI's GPT-2 / GPT-3.
AI agent+
https://www.ibm.com/think/ai-agents
Your one-stop resource for gaining in-depth knowledge and hands-on applications of AI agents.
RAG+
https://www.youtube.com/watch?v=sVcwVQRHIc8
Learn how to implement RAG (Retrieval Augmented Generation) from scratch, straight from a LangChain software engineer.
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1. 面向业务场景：互联网图文内容业务、视频内容业务及集团AI创新业务 2. 结合业务需求，在可控图像生成方向、可控图像编辑方向、可控视频编辑方向进行前沿工作的跟踪、研究及落地，并对业务进行技术引领和落地支撑
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1. 面向业务场景：互联网图文搜索、推荐、广告业务，AIoT智能硬件业务，数智化toB业务 2. 结合业务需求，在图文内容理解、跨模态图文对齐、多模态大模型、开放世界目标检测等方向进行前沿工作的跟踪、研究及落地，并对业务进行技术引领和落地支撑
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主要负责大模型评测体系构建、性能分析及优化工作，要求候选人具备Agent深度定制开发能力，掌握提示词微调和模型部署推理加速技术，致力于提升大模型在实际业务场景中的性能表现。 1. 算法研究与优化 - 研究和跟踪人工智能领域的前沿技术发展，包括但不限于大语言模型、计算机视觉、多模态融合等方向 - 针对业务场景优化现有AI算法，提升模型性能、效率和部署可行性 - 参与创新算法原型的构建和验证实验 2. 应用场景落地 - 深入理解业务需求，将AI技术与实际应用场景结合 - 设计并实现算法到产品的转化路径，解决落地过程中的技术挑战 - 优化模型在真实环境中的性能表现，包括精度、速度、资源占用等方面 3. 效果评估与迭代 - 设计科学的评估方法，量化算法性能和业务价值 - 收集用户反馈和业务数据，持续迭代优化算法 - 撰写技术文档和研究报告，分享研究成果和应用经验
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