商汤MIG-大模型算法研究员

任职要求

学历背景：计算机科学与技术、电子信息工程、数学、统计学、人工智能等相关专业硕士及以上学历，优秀博士优先。
技术基础：
--扎实掌握深度学习、机器学习核心理论（如神经网络结构、优化算法、正则化方法等），熟悉大模型相关技术原理（如 Transformer、Self-Attention、预训练范式等）。
--熟练使用至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），具备丰富的模型开发与调试经验；熟悉分布式训练框架（如 Megatron-LM、DeepSpeed 等）者优先。
--具备良好的编程能力，熟练掌握 Python/C++ 等编程语言，熟悉 Linux 操作系统及 Shell 脚本开发。

项目经验：
-有大语言模型（LLM）、多模态大模型（如 Intern系列、Qwen 系列、LLaMA 系列等）预训练、微调、强化学习后训练，相关项目经验者优先。
-参与过百亿级及以上参数大模型落地项目，或在垂直领域（如金融、医疗、教育、工业等）多智能体框架开发经验者；RAG相关项目（多模态RAG，GraphRAG）开发经验丰富者优先。
-有自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音处理等相关领域顶会论文（如 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、CVPR 等）发表或顶赛获奖经历者优先。

能力素质：
-具备较强的问题分析与解决能力，能独立应对大模型研发过程中的技术难点。
-拥有良好的创新思维与学习能力，对大模型领域技术发展有敏锐的洞察力。
-具备优秀的沟通协作能力与团队合作精神，能高效推进跨团队项目落地。
-工作态度严谨负责，具备较强的抗压能力，能适应快速迭代的研发节奏。

工作职责

1. 负责大语言模型、多模态大模型（文本、图像、语音等）的核心算法研发，包括模型 SFT微调、强化学习后训练、推理优化等关键环节，持续提升模型的效果、效率与稳定性。
2. 跟踪国内外大模型领域的前沿技术（如 Transformer 架构改进、多模态融合技术等），并结合业务场景进行技术调研与创新落地。
3. 针对具体业务需求（如智能客服、内容生成、代码辅助等），设计训练数据处理与清洗、大模型微调、强化学习后训练方案，解决实际业务问题。
4. 通用智能体框架设计与开发，智能体虚拟环境搭建，智能体基座模型的SFT后训练和强化学习后训练。
5. 与工程开发、产品设计等团队紧密协作，推动大模型技术从研发到产品化的全流程落地，输出技术文档与方案说明。