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安克创新助理多模态大模型算法工程师

校招全职地点:深圳状态:招聘

任职要求


1. 博士/硕士,计算机、人工智能、数学等相关专业,扎实的算法与编程基础(Python/C++);
2. 熟悉PyTorch/TensorFlow框架,了解大模型训练技术(如DeepSpeed、Megatron);…
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工作职责


1. 参与多模态大模型、数据生成模型及世界模型的算法研发与优化,包括预训练、微调、强化学习等方向;
2. 探索大模型在文本、图像、视频等跨模态场景中的应用,推动技术落地;
3. 跟踪前沿技术(如Transformer、MoE、RLHF、Diffusion等),优化模型性能与推理效率;
4. 负责多模态大模型相关技术的研发和落地,包括但不限于各模态编码器,模型预训练,多模态对齐,场景微调等方面;
5. 与数据工程师,产品经理和架构工程师合作,确保模型效果与业务目标匹配;
6. 负责模型的维护和迭代,确保其在动态环境中的稳定性和可靠性。
包括英文材料
算法+
Python+
C+++
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社招3年以上技术类-算法

1.负责以大模型为代表的AI技术能力的建设和优化,打造业界领先的AI技术系统,主要职责包括后训练、大模型训练数据构建、大模型能力评测、大模型推理效果和效率优化、RAG等; 2.参与金融智能相关项目的算法设计与开发,包括但不限于智能理财助理蚂小财、股票、金融供给、金融Copilot、投研及投顾观点生成等; 3.负责金融大模型(如知识注入、对齐等)算法的研究和应用落地; 4.紧密跟踪、探索大模型方向前沿技术,依托丰富且体系化的业务生态,实践大模型算法的创新应用与落地,鼓励并支持将技术研究成果沉淀为论文和专利。

更新于 2025-11-07上海|杭州
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校招蚂蚁星计划 -

蚂蚁国际全球技术AI智能部正在寻找有激情并且具有创新能力的算法专家,通过使用AI 特别是生成式人工智能技术,推动蚂蚁国际化业务的发展。蚂蚁集团是一家AI驱动的公司,国际化是蚂蚁集团的重点方向,在这个职位上,你有机会接触到互联网金融,人工智能,国际化这3个当前最热门领域。 国际AI智能部负责大模型算法的创新应用与落地,同时也负责蚂蚁国际的 AI 基础设施和应用平台的建设。我们正在寻找热爱大模型的优秀人才加入我们。 其中,金融 AI 与大模型应用平台团队负责蚂蚁国际的金融 AI 业务,如基于大模型的金融助理在海外钱包的落地,以及蚂蚁国际的 AI 平台与基础设施建设,通过更加高效的训练和推理能力,以及结合 Agent 的平台研发助力蚂蚁国际全面拥抱生成式人工智能达成 AI 为先的战略。 1.负责大模型技术前沿技术跟踪、创新和落地。负责文本以及多模态大模型算法研发,对图片语音文本进行跨模型理解和生成。通过大模型算法创新和优化,致力提升大模型算法的场景落地和业务增效; 2.负责研发知识增强大语言模型技术,包括大模型领域适配、知识对齐、知识增强等,深入挖掘垂直行业、开源以及蚂蚁的海量数据,构建行业知识库,以支持相关技术的蚂蚁国际各个业务中的持续创新和实践应用; 3.负责垂直领域大模型算法开发,通过持续预训练和多任务模型微调,提升垂直大模型的核心技术价值和平台化落地; 4.深度参与产品研发项目,与团队成员合作,共同推动人工智能技术在实际业务中的应用和落地; 5.深入跟踪调研大语言模型以及相关方向(包括但不限于LLM/多模态等)的前沿技术,并适时进行技术分享。推动相关领域技术创新,进行专利申请和学术文章发表。

上海|杭州
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校招核心本地商业-业

研究方向一:垂域LLM研究与构建​ 1.基座模型架构设计与优化:参与大语言模型基座架构的设计,研究前沿技术,如稀疏激活、混合精度训练等,同时优化模型的训练和推理流程。​ 2.技术创新与突破:参与前沿技术研究,如多任务学习、跨模态理解等,推动模型在复杂任务上的性能提升;探索Transformer替代架构,突破现有模型scaling law限制;同时挑战学术benchmark,为模型的性能树立新的行业标杆。​ 3.强化学习算法研究:参与大语言模型后训练阶段的强化学习算法研究,包括基于AI和环境反馈的强化学习(RLXF)算法。同时探索奖励模型与反馈机制,研究可泛化的细粒度过程监督和奖励建模,探索基于细粒度反馈的强化学习算法。​ 4.垂域模型定制化构建:领域认知智能突破,探索小样本场景自演进架构设计、可信推理机制构建等方向,同时建立面向AGI的模型评价体系新范式。​ 5.跨部门协作与落地:与公司数据科学家、算法工程师、产品团队紧密合作,将研究成果快速转化为实际应用,推动大语言模型在更多场景的落地。​​ 研究方向二:垂域MLLM研究与构建​ ​1.研究多模态表征与大语言模型融合的前沿技术,设计和实现创新算法,研究异质数据的统一编解码模型,适配多种模态下的特征统一,实现高效微调与优化。​ 2.探索强化学习(RL)在多模态大模型中的应用,包括强化学习增强的多模态生成、跨模态对齐、偏好建模及自适应优化,提升多模态理解与推理能力。 ​3.持续追踪多模态与强化学习结合的最新研究进展,优化现有多模态系统架构,提升性能、效率与可扩展性,推动多模态强化学习在智能体交互、决策推理等任务中的应用。 ​4.构建技术评估体系,通过多场景验证推动多模态理解、生成及强化学习优化策略的落地应用,提升多模态大模型的泛化能力和实际应用价值。​​ 研究方向三:基于角色扮演的虚拟数字助理 ​​1. 角色扮演技术(Role-Playing):通过模型优化、Agent构建,在人设、拟人性、情感等取得显著提升。 ​2. 记忆管理与增强(Memory):通过模型长上下文,记忆抽取与管理,提升系统的记忆能力。 ​3. 个性化技术:通过用户行为数据挖掘与建模,结合多轮对话上下文理解,分析用户情感状态,提升模型的个性化回复能力。 ​4. 基于Agent的数字助理:通过Agent构建和基于RL的优化,实现数字助理的能力复刻和增强

更新于 2025-05-23北京
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校招大模型

1、跟踪大语言模型、多模态、强化学习等算法的最前沿进展,将相应技术赋能到小红书实际的业务场景中,包括社区,商业化,交易等,持续推动AGI在业务场景下的落地应用; 2、基于成熟的AI平台服务,构建完善的AI原生应用和X+AI应用,包括如智能助理、知识问答、深度研究等,打造具有核心用户价值的热点应用; 3、探索大语言模型、多模态模型、扩散模型等在搜广推场景的落地方案。

更新于 2025-07-07北京|上海