夸克千问事业部-高级应用算法工程师-北京/广州
社招全职3年以上技术类-算法地点:广州 | 北京状态:招聘
任职要求
1、具备优秀的数学建模能力,扎实的数理统计、线性代数基础,能独立完成算法设计与调优; 2、熟悉模型加速技术(如TensorRT、ONNX优化)及实时流式系统架构设计; 3、在语音/翻译…
登录查看完整任职要求
微信扫码,1秒登录
工作职责
1、针对具体任务场景(如语音识别、机器翻译、图像理解、文本生成等),开展深度学习模型的算法设计与创新,探索新型神经网络架构(如Transformer、MoE、扩散模型等),提升模型在复杂环境下的准确性、鲁棒性与泛化能力。负责端到端建模优化,结合上下文理解、对话状态追踪或多模态融合技术,增强系统在连续交互场景中的语义理解与响应能力。构建高质量训练数据体系,设计自动化语料清洗、标注与增强方案,覆盖多语言、多方言、噪声或小样本等挑战性场景,支撑模型持续迭代。 2、参与大规模预训练模型(LLM、VL模型等)的研发与微调,包括指令微调、对齐优化、提示工程及推理加速,提升模型在下游任务中的表现。探索大模型在跨模态理解(图文、音视频)、实时生成、知识推理等场景的应用路径,推动AIGC、智能摘要、自动字幕、翻译等业务的技术升级。研发高效微调技术(LoRA、Adapter等)与模型服务架构,实现大模型在资源受限环境下的灵活部署。 3、推动模型轻量化与推理加速,应用模型压缩、量化、蒸馏、剪枝等技术,提升模型在移动端、边缘设备或云端的运行效率。协同工程团队完成算法模块的高性能集成,优化分布式训练与推理框架,保障系统低时延、高并发与稳定性。支持多平台部署(移动端、PC端、Web端、云服务),参与全链路性能调优与监控体系建设。 4、跟踪人工智能领域最新研究进展(CV/NLP/ASR/TTS/MT等),结合业务需求进行技术预研与原型验证。与产品、数据、工程团队紧密协作,深入理解用户场景,推动AI能力在实际产品中的创新应用。
包括英文材料
语音识别+
https://www.youtube.com/watch?v=mYUyaKmvu6Y
Learn how to implement speech recognition in Python by building five projects.
https://www.youtube.com/watch?v=sR6_bZ6VkAg
How Rev.com harnesses human-in-the-loop and deep learning to build the world's best English speech recognition engine
RNN+
https://d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/rnn.html
A neural network that uses recurrent computation for hidden states is called a recurrent neural network (RNN).
https://www.deeplearningbook.org/contents/rnn.html
Recurrent neural networks, or RNNs (Rumelhart et al., 1986a), are a family of neural networks for processing sequential data.
https://www.ibm.com/think/topics/recurrent-neural-networks
A recurrent neural network or RNN is a deep neural network trained on sequential or time series data to create a machine learning (ML) model that can make sequential predictions or conclusions based on sequential inputs.
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.
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
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
还有更多 •••
相关职位
社招2年以上技术类-开发
1. 负责千问&夸克服务端技术体系的系统分析、设计,并主导完成详细设计和编码的任务,确保项目的进度和质量;主导技术难题攻关,持续提升核心系统的高处理性能; 2. 能够在团队中完成Code Review的任务,确保相关代码的有效性和正确性,并能够通过Code Review提供相关性能和稳定性的建议; 3. 理解业务,识别需求,参与架构、系统、分析设计等多领域项目的相关技术的实践、应用和研发。
更新于 2026-04-03北京|杭州|广州
社招3年以上技术类-开发
1、负责语音大模型能力的后端开发,确保不同的业务产品落地; 2、持续推进语音大模型最新技术的工程优化和应用落地; 3、大模型分布式推理的架构和优化,在模型高速迭代的过程中,保证架构可扩展、资源有较高利用率; 4、大模型语音服务稳定性治理和并发优化; 5、深入业务,全链路提升产品语音交互体验。
更新于 2026-04-06杭州|广州

社招3年以上技术类-开发
1、负责语音大模型能力的后端开发,确保不同的业务产品落地; 2、持续推进语音大模型最新技术的工程优化和应用落地; 3、大模型分布式推理的架构和优化,在模型高速迭代的过程中,保证架构可扩展、资源有较高利用率; 4、大模型语音服务稳定性治理和并发优化; 5、深入业务,全链路提升产品语音交互体验。
更新于 2026-04-06杭州|广州