职位描述
一、岗位职责
- NL2SQL 核心算法研发：主导语义解析、序列标注（如 BERT-CRF）、文本生成（如 T5、GPT）等 NLP 核心算法的设计与优化，深入研究 NL2SQL 领域主流技术方案（如基于 Spider 数据集的经典模型及最新改进思路），推动算法在实际业务场景落地。
- 数据与数据库应用：熟练运用 MySQL、PostgreSQL 进行结构化数据管理，结合 Spark、Hive 完成大规模数据清洗、预处理及分析，为算法模型提供高质量数据支撑。
- NL2SQL 模型工程实现：负责自然语言到 SQL 查询语句的端到端模型开发，攻克语义理解偏差、实体识别准确率低、语法树生成不规范等关键问题，保障模型输出 SQL 的正确性与可用性。
- 复杂查询场景优化：针对多表关联、嵌套查询等复杂业务场景，设计算法优化策略，提升模型在复杂场景下的准确率、泛化能力及推理效率，满足实际业务需求。
- 时序预测能力支撑：结合业务需求，运用时序预测相关算法（如 ARIMA、LSTM、Prophet 等），处理时序数据分析任务，为业务决策提供数据支持（有相关经验者优先）。
二、岗位要求
- 学历与经验：计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数学等相关专业本科及以上学历，具备扎实的计算机基础知识（数据结构、算法、操作系统等），2 年及以上 NLP 或机器学习算法研发相关工作经验。
- 编程能力：精通至少一门编程语言（Java/Python/Go），其中 Python 优先，具备良好的代码规范、模块化开发思维及问题排查能力。
- 框架与工具：熟悉 TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习框架，能熟练使用 DeepSpeed、Megatron-LM、ColossalAI 等大模型训练加速工具，以及 Huggingface 生态相关库；有深度学习底层算子开发经验者（如 CUDA 算子开发）优先。
- 算法储备：具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉文本分类、命名实体识别、语义理解、文本生成等 NLP 核心任务算法；熟悉语音、图像、推荐系统等领域模型算法者，可优先考虑。
- 加分项：
- 有 AI 平台（如模型训练平台、推理服务平台）研发经验，或算法工程化（模型部署、性能优化、线上运维）相关经验；
- 参与过开源项目开发，或在 GitHub、Kaggle 等平台有优质成果，或在顶会（如 ACL、NeurIPS、ICML）发表过相关论文；
- 有 NL2SQL、时序预测相关项目落地经验，能独立主导或核心参与算法从研发到上线的全流程。
薪资open，可面谈
以担保或任何理由索取财物，扣押证照，均涉嫌违法，请提高警惕