
商汤26届AI领航员-大装置-算法开发工程师(交付落地方向)
校招全职技术开发类地点:北京状态:招聘
任职要求
1. 硕士及以上学历,计算机、电子信息、软件工程或相关专业优先,具备NLP/多模态/机器学习相关经验的其他专业背景亦可; 2. 具有较强的研究能力和编码能力,熟练使用深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)及常见开源LLM应用框架(如LangChain、LlamaIndex、Hugging Face Transformers等); 3. 具备大语言模型(LLM)或Agen…
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工作职责
1. 负责实现和迭代自然语言处理相关算法,支撑企业数字化业务中的自然语言理解和生成需求,例如信息抽取、文档分析、检索问答、对话交互等; 2. 深度参与客户工程业务实现,将算法和企业业务需求应用相配合,实现客户端到端业务需求,实现LLM的落地最后一公里; 3. 积极跟进LLM SOTA技术,能够迅速在某一细分领域的深入掌握最新算法,包括但不限于基础模型跟进、推理框架优化、SFT训练及Agent智能体开发; 4. 设计和开发基于大语言模型(LLM)的智能Agent,优化其在不同业务场景中的任务规划、工具调用及自主决策能力; 5. 培训非LLM专业人员,使之具备基本标准业务落地AI赋能能力。
包括英文材料
学历+
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.
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.
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.
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1.大模型应用开发:负麦基于主流开源/闭源大模型进行应用落地,包括问答系统、智能助手、知识检索、文档处理等;并与产品、前端、后端、数据团队紧密协作,推动算法模型在真实业务中的部署与落地。 2.RAG 系统优化:主导通用型 RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统的构建与效果优化,包括召回、排序、长文本处理、多文档合成等关键环节。 3.Agent 框架开发:研究和实现多 Agent 协作框架,提高 Agent 在复杂任务中的稳定性与执行效果,探索如任务分解、工具使用、状态记忆等机制。 4.模型效果调优:结合业务场景,设计 Prompt、微调、评测等策略,提升大模型在特定任务中的表现。 5.技术积累与分享:沉淀可复用的模型应用框架、调优经验和评估指标,推动团队整体技术能力提升。
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