驻场（外包）：海康威视
主要职责：
1.算法研究与开发： 紧跟NLP与大模型领域（如LLM, Multimodal）的国际前沿技术与发展动态，深入研究相关论文，并进行复现与实验。
2.系统设计与实现： 参与或主导智能系统（如多模态内容生成、智能客服、知识问答等）的应用设计，并独立负责核心子模块的算法选型、模型构建与开发落地。
3.模型训练与优化： 利用TensorFlow、PyTorch等框架，基于业务需求进行BERT、GPT等大型模型的微调（Fine-tuning）、训练及优化。熟练应用梯度裁剪、混合精度训练等技术以提升训练效率与模型性能。
4.分布式与高性能计算： 管理和优化大规模数据的处理流程，具备使用GPU/TPU集群进行分布式训练的实际经验，确保模型训练的高效与稳定。
5.技术落地与协作： 与产品经理、软件工程师紧密协作，推动算法模型在真实业务场景中的部署、上线和迭代优化。

任职要求：
1.教育背景： 计算机科学、人工智能、数学、统计学、电子工程或相关专业本科及以上学历。
2.工作经验： 3年以上NLP或大模型方向的算法研发经验，具备扎实的机器学习与深度学习理论基础，精通Transformer模型架构及其变体。
3.技术能力：
•精通Python编程语言，并熟悉Java或Scala中的至少一门。
•熟练掌握TensorFlow或PyTorch等主流深度学习框架，有丰富的模型构建和调优经验。
•深入理解大模型微调（Fine-tuning）的原理、策略（如LoRA, P-Tuning）与实践经验。
•对常用的优化算法（如AdamW，LAMB）和训练技巧（如梯度裁剪、学习率调度、混合精度训练）有深刻理解。
•具备大规模数据处理和分布式模型训练的实际项目经验，了解相关硬件（GPU/TPU）的优化方法。
4.综合素养： 具备优秀的逻辑思维能力、问题分析及解决能力，拥有良好的团队协作精神和沟通能力。

优先考虑：
•有高质量技术博客、开源项目贡献或在顶级会议（ACL, EMNLP, NeurIPS, ICML等）发表论文者。
•在多模态学习、内容生成（AIGC）、智能对话系统等领域有实际项目经验者。
•有从0到1构建并部署大型模型服务上线经验者。