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任职要求

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；
熟悉模型加速技术（如TensorRT、ONNX优化）及实时流式系统架构设计；
在语音/翻译领域…

工作职责

岗位目标：
面向人工智能前沿技术领域，聚焦计算机视觉、自然语言处理、大模型等核心技术，研发高性能、低时延的智能系统，支持语音助手、多语言交互、智能内容生成、视觉理解等多种应用场景，推动AI技术的产品化落地与规模化应用。

具体职责包括但不限于：
核心算法研发与优化：
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。

大模型技术研发与应用：
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。

系统性能优化与工程化落地：
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。

前沿技术探索与跨领域协作：
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。