传音资深算法工程师-大模型(J17377)
任职要求
1.计算机、数学或统计学等相关专业硕士及以上学历 2. 精通机器学习、深度学习的基础理论和方法，熟悉常用模型结构及其设计思想；熟练使用几种深度学习框架（如tensorflow、pytorch等）； 3. 熟练掌握Python，熟悉linux开发环境、具备扎实的编程能力（Python/C/C++等），有良好的代码规范和架构设计能力。 4. 较强的分析问题和解决…
工作职责
1. 负责大模型相关算法的研究、开发与优化，跟进前沿技术发展趋势，不断探索新技术在业务场景中的应用，提升算法性能和准确率，以应对复杂多变的实际业务需求。 2. 与产品、研发、测试等跨部门团队紧密协作，深入了解业务需求和项目背景，协调各方资源，保障算法项目顺利推进，确保团队工作与公司整体业务战略紧密结合、协同发展。 3. 主导大模型算法项目从实验室阶段到实际业务场景的落地实施，制定详细的项目落地计划，包括但不限于数据准备、模型训练与部署、性能评估等环节，解决项目落地过程中遇到的各种技术和非技术问题，保障算法在实际生产环境中稳定、高效运行。 4. 对已落地的算法项目进行持续跟踪和优化，根据业务反馈和实际运行数据，及时调整算法策略，提高算法对业务的支撑效果，助力业务指标的达成与提升，实现算法价值的最大化。 5. 为初级和中级算法工程师提供技术指导和培训，帮助他们解决技术难题、提升专业技能，促进团队整体技术水平的均衡发展。
1、主导SFT（监督微调）、DPO（直接偏好优化）、RL（强化学习）等大模型后训练算法的研究与开发，优化模型训练流程，提升模型在各类任务中的性能与表现，增强模型的泛化能力和适应性； 2、负责Coding、翻译、多模态等垂直领域大模型的全流程研发工作，包括需求分析、模型架构设计、数据处理、模型训练与评估，打造贴合行业场景需求的专属大模型解决方案； 3、持续跟踪行业最新技术动态，结合公司业务需求，对现有大模型算法和垂直领域模型进行优化与迭代，解决模型训练和应用过程中的技术难题，提升模型的效率和质量； 4、与数据、产品、工程等团队紧密配合，参与从数据准备、算法选型到模型部署的全链路工作，确保大模型技术在实际业务场景中的高效落地与应用； 5、将研究成果转化为实际生产力，推动大模型技术在公司产品中的应用，定期进行技术分享与交流，提升团队整体技术水平。
算法工程师（大模型方向） 职责描述： 1、熟练掌握NLP基础理论和算法，对深度学习和大模型有深刻理解，在文本分类、语义理解、用户意图识别、信息抽取等方向能独立开展研发工作 2、具备大模型训练和应用开发经验，如语料清洗、预训练、微调、RLHF、workflow优化和效果评估等，并撰写报告，推动上线 3、基于大量非结构化数据构建内容检索和多模态检索，开发检索优化算法 4、应用推理加速相关技术，包括但不限于量化、蒸馏、稀疏化、分布式计算、调度优化等 5、持续阅读文献，对前研技术保持追踪，结合旅游行业应用场景进行技术落地
1. 负责风控领域大模型相关应用的模型选型、研发、调优与落地。 2. 结合具体风控业务场景，构建基于大模型的风险防控能力，优化反欺诈、反作弊等风控场景的防控能力。 3. 实现风控大模型的高效部署（量化、蒸馏、剪枝），满足风控场景业务性能和系统性能响应要求。
1.主导大模型的算法研究、训练调优及工程化落地，提升模型性能和效率 2.探索大模型压缩、分布式训练、推理加速等技术（如量化、MoE、FlashAttention等） 3.结合业务场景（如对话系统、内容生成、知识推理）设计模型优化方案，解决数据稀疏性、幻觉抑制等挑战 4.跟踪学术界与工业界最新进展，推动技术成果转化 5.主导技术方案输出，协同工程团队实现高性能服务部署