商汤MIG-算法研究工程师

社招全职算法工程2025-09-24地点：北京 | 上海 | 深圳状态：招聘

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任职要求

1. 扎实的计算机视觉基础，熟悉主流 CV 模型（如分类、检测、分割、OCR、多模态等）的原理与实现。
2. 熟悉大模型（LLM、VLM）原理与部署，有轻量化与推理加速经验者优先。
3. 精通 Python、C++，熟悉深度学习框架（PyTorch、TensorFlow、ONNX Runtime 等）。
4. 有端侧芯片（如 Qualcomm、MTK、海思、地平线、寒武纪、NVIDIA Jetson、RK 等）部署经验，熟悉其 SDK/推理引擎。
5. 熟悉模型压缩（量化、剪枝、蒸馏）、算子优化、混合精度训练与推理等技术。
6. 较强的分析与解决问题能力，能够独立定位…

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工作职责

1. 负责端侧AI 模型的优化、部署与性能调优，包括但不限于计算机视觉模型与大模型（LLM、VLM等）。
2. 基于不同端侧芯片（NPU、GPU、DSP、FPGA 等）进行模型适配和部署，实现高性能、低功耗推理。
3. 研究与实现模型压缩、量化、剪枝、蒸馏等技术，提高模型在端侧的运行效率与内存利用率。
4. 跟踪前沿算法与端侧硬件技术发展，探索新型架构与优化方法。
5. 与算法、芯片、软件团队紧密协作，完成从模型训练到端侧落地的全链路优化。

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难度：

包括英文材料

OpenCV+

OCR+

大模型+

Python+

C+++

深度学习+

PyTorch+

TensorFlow+

ONNX+

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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。

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更新于 2025-06-13北京|杭州|上海

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更新于 2025-09-26北京|上海|深圳