小红书大模型算法工程师
社招全职大模型地点:北京 | 上海状态:招聘
任职要求
1、本科及以上学历,计算机、人工智能和数学等相关专业,博士研究生优先; 2、熟练掌握扩散模型设计和使用技巧,在知名大模型公司/团队从事图像或视频生成者优先,有多模态/OMNI大模型理解&生成统一框架经验者优先; 3、有丰富的大模型预训练和后训练数据处理经验,熟练掌握数据收集、数据清洗、数据去重和数据合成等流程,能针对数据质量制定出评估指标和方法,在知名大模型公司/团队长期从事数据技术者优先; 4、MoE/Dense模型训练实战经验,包括模型预训练、RL Reasoning、SFT和RLHF等,熟练掌握各种模型训练和推…
登录查看完整任职要求
微信扫码,1秒登录
工作职责
1、探索新一代大语言模型基座架构,完成扩散模型(diffusion model)在大语言模型的重塑,突破逐个token预测的方式,实现高效的推理模式,探索全新scaling law; 2、实现大模型训练的数据清洗、合成和评估;设计和实现大模型训练的AI Infra框架。
包括英文材料
学历+
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
SFT+
https://cameronrwolfe.substack.com/p/understanding-and-using-supervised
Understanding how SFT works from the idea to a working implementation...
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.
C+++
https://www.learncpp.com/
LearnCpp.com is a free website devoted to teaching you how to program in modern C++.
https://www.youtube.com/watch?v=ZzaPdXTrSb8
还有更多 •••
相关职位
社招3年以上ACG
-负责大模型应用开发平台的算法设计与优化,提升开发者在平台上的体验与应用效率 -研究并应用前沿的深度学习和机器学习算法,推动大模型在实际业务场景中的应用落地,重点关注RAG、Agent、工作流等能力方向 -深入掌握Function Call,代码解释器,Post-training等原理及常用方法 -与产品、工程团队紧密合作,理解业务需求,制定相应的算法解决方案 -持续优化算法的效率和效果,确保平台的高性能和高可用性
更新于 2025-03-27北京
社招3年以上技术类-算法
我们正在寻找对多模态技术充满热情的算法工程师,加入我们的前沿技术研发团队。您将专注于多模态理解与生成,推动其在地图数据、信息流推荐、打车服务等场景中的落地应用,为用户提供更智能、更沉浸的服务。 主要职责 1、多模态模型研发:开发业界领先的图文多模态理解与生成模型,结合扩散模型(Diffusion Models)、Transformer架构等实现高质量场景理解和动态内容生成。 2、模型优化与性能提升:优化多模态模型的推理速度和计算效率,支持端侧部署。探索适合大模型的压缩与加速技术(包括但不限于量化、剪枝、知识蒸馏等)。 3、业务场景落地:将多模态技术应用于实际业务场景,如地图数据(道路、POI等)、信息流推荐、打车服务等。与产品、工程团队合作,推动技术从研发到上线的全流程落地。 4、前沿技术探索:持续跟踪生成式AI(Generative AI)、跨模态对齐、思维链强化学习、多模态交互、具身智能等最新技术趋势,提出创新性解决方案。
更新于 2025-04-01北京