网易深度学习研发工程师
社招全职3-5年网易伏羲地点：杭州状态：招聘
任职要求
1、熟悉深度学习算法法, 对NLP , CV, 模型压缩/加速中至少一个领域有相关研究或实践。 2、过硬的工程能力,能独立完成特定任务开发，具有较好的工程能力,重视代码质量，对代码调优有经验。 3、对深度学习有基础的理解，知晓transformer，diffusion model等算法原理。 4、 具备 C++代码开发能力，有调优经验者优先。 5、有较强的责任心，执行能力强；具有优秀沟通能力及团队精神。 加分项：熟悉主流的算法方案、开源项目，有相关论文、开源项目提交者优先。
工作职责
1、算法研究: 围绕大规模/AIGC场景研究业界算法动态,实践相关算法,对基础的算法效果和能力进行改进。 2、模型优化：结合量化剪枝等相关算法优化技术，降低推理延时及成本，突破新技术在新场景的应用边界。 3、工程优化: 拥抱开源生态，保持洞察。充分挖掘系统和数据的优势,结合操作系统、分布式、芯片特性探索的工程落地可能。 4、成果交付: 从业务出发，重点面向文本、语音、图像等多种模态、构建高效的SDK或智能体方案，为业务提供出色、稳定的技术支持。
包括英文材料
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
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/
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
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.
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
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深入理解自动驾驶系统从感知预测到决策规划的模块化构建，以海量数据为基石、机器学习算法为工具，设计开发自动驾驶前沿算法，推动解决自动驾驶规模化部署的痛难点。研究方向为智能预测与决策规划（research相关），包括但不限于轨迹预测、基于学习的决策规划、端到端自动驾驶、模仿学习、强化学习、离线强化学习、基于大模型的决策分析等。
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