喜马拉雅2025校招-算法（大模型）
任职要求
1. 2025届应届毕业生，全日制统招硕士及以上学历，计算机相关专业 2. 在语音合成、自然语言处理、计算机视觉等一个或多个领域有较深入的研究，扎实的数学和算法基础；良好的机器学习、深度学习基础 3. 熟悉Pytorch/TensorFlow等一种或多种深度学习框架 4. 熟悉DiT等diffusion based model建模者优先 5. 有codec和LLM大模型相关算法经验者优先 6. 有语音合成系统核心模块开发经验者优先 7. 在相关领域顶级期刊或会议发表过论文或开源项目贡献者优先
工作职责
1. 负责音频大模型、多模态大模型的数据处理、算法研发、业务场景落地； 2. 负责跟进行业前沿技术发展趋势，跟踪国际最新算法发展方向和相关技术
1.围绕业务目标，参与广告系统全链路优化，负责召回/粗排/精排/重排等模块的整体优化； 2.参与广告CTR/CVR预估的稀疏大模型优化、特征建设以及前沿算法调研 3.参与OCPX、深度双出价、人群助攻等算法策略优化 4.参与广告竞价排序、准入、计费机制的设计和优化
1、负责搜索策略、推荐策略语义召回、排序、时效性建模法等方向的研发工作； 2、对喜马海量内容资源和用户需求进行挖掘、识别及分类，理解与满足用户搜推需求； 3、提升搜推场景的各项业务指标，以及用户体验； 4、对业界领先的NLP、AI大模型、信息检索技术进行深入研究，并将算法成果工程化，应用到实际业务场景中。
模型压缩方向： 1、探索研发针对大语言模型、多模态大模型、StableDiffusion模型等模型的压缩技术，包括但不限于量化、蒸馏、剪枝、稀疏化等； 2、参与/负责多个业务场景中的模型压缩技术实现，对模型进行轻量化压缩，提高训练/推理效率，支持业务降本增效。 推理框架方向： 1、参与/负责研发面向CV/NLP/多模态/大语言模型等类型模型的推理服务框架； 2、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术，打造高效、易用、领先的AI推理框架。 高性能计算方向： 1、参与/负责AI推理/训练框架的底层性能优化工作，包括但不限于高性能算子、通信库开发与优化等工作； 2、参与/负责大模型计算引擎的研发工作，通过多种方式实现训推性能SOTA； 3、参与/负责前沿AI编译加速等技术的探索和业务落地。 模型训练方向： 1、负责调度公司所有模型训练与推理资源； 2、基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。
1.负责微信音乐场景推荐效果优化，根据实际从策略、样本、特征、模型结构等维度，提升业务消费和生态指标； 2.跟踪业界最新研究成果，包括LLM4Rec、推荐大模型、生成式推荐等方向，帮助提升用户体验和消费指标。