阿里巴巴达摩院-AI 应用开发专家-芯片业务
社招全职5年以上技术类-算法地点:上海状态:招聘
任职要求
1. 教育背景 - 计算机科学、人工智能、数据科学或相关领域的本科及以上学历。 2. 专业技能 - AI理论基础:深厚的AI理论基础,熟悉机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的新技术和研究进展。 - 大模型应用:熟悉大模型(如Transformer架构)的原理和特点,有实际应用和优化大模型的经验。 - RAG系统开发:有构建和优化RAG系统的经验,熟悉检索和生成模型的设计与实现。 - DevOps流程:熟悉自动化DevOps流程,有CI/CD工具(如Jenkins、GitLab CI/CD)的使用经验。 - 编程能力:熟练使用Python、Java、C++等编程语言,有良好的…
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工作职责
1. AI技术融合与优化:将人工智能技术、大模型融入芯片业务开发测试流程,提升产品研发效率和质量。 - 自动化工具开发:开发AI辅助工具,如代码审查工具、自动测试用例生成工具、性能瓶颈分析工具等,提高研发测试的自动化程度。 - 数据处理与分析:利用大模型和AI工具处理大量研发测试数据,包括代码、测试用例、测试执行日志等,优化数据处理流程。 2. AI知识库系统构建 - 知识库设计:设计和构建高效、准确的AI知识库系统,支持业务部门的专业知识生成和服务。 - RAG系统开发:构建和优化RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统,实现从知识库中快速准确地检索相关信息,并生成高质量的业务文档和回答。 3. AI辅助工具平台开发 - 工具平台设计:设计和开发AI辅助工具平台,提供统一的接口和工具集,支持多种AI应用。 - 用户支持:为业务部门提供技术支持,确保AI工具平台的稳定运行和高效使用。 4. 项目管理和团队协作 - 需求分析:与业务部门紧密合作,理解业务需求,提供技术解决方案。 - 项目管理:跟踪项目进度,确保按时交付高质量的AI系统。 - 团队协作:与团队成员协作,分享知识和经验,推动团队整体技术水平的提升。
包括英文材料
数据科学+
https://roadmap.sh/ai-data-scientist
Step by step roadmap guide to becoming an AI and Data Scientist
学历+
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
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.
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.
RAG+
https://www.youtube.com/watch?v=sVcwVQRHIc8
Learn how to implement RAG (Retrieval Augmented Generation) from scratch, straight from a LangChain software engineer.
DevOps+
https://roadmap.sh/devops
Step by step guide for DevOps, SRE or any other Operations Role in 2025
https://zhuanlan.zhihu.com/p/562036793
DevOps中的Dev指的是Development(开发),Ops指的是Operations(运维),用一句话来说,DevOps就是打通开发运维的壁垒,实现开发运维一体化。
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