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Algorithm全职工作地点：深圳

大模型算法工程师

针对运动健康大模型方向，负责深度学习算法研究、模型微调与优化，将 AI 能力落地到具体业务场景。

深圳团队：Algorithm
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岗位职责

  • 针对运动健康大模型方向特定问题，与运动科学及产品团队协作，定义任务流程，收集或构建高质量数据集，对模型进行微调。
  • 利用提示工程、模型微调、调用工具插件等方式完成特定应用的探索尝试，针对业务场景需求对模型进行设计和优化，包括多模态理解、目标检测、分割等任务。
  • 精通大型神经网络模型的微调和优化（包括但不限于 BERT、GPT 等），针对不同任务和数据集进行模型调整和改进，提升模型在具体业务场景中的效果和性能。
  • 尝试提升模型在运动健康方面的能力，包括但不限于高效训练、人工反馈对齐、多模态、可控文本生成、生成质量评估。
  • 设计和实现端到端的机器学习和深度学习算法，将模型与实际业务需求相结合，解决具体业务问题，包括但不限于自然语言处理、推荐系统等领域。
  • 负责制定和执行大模型算法的发展战略，包括技术路线规划、团队建设、项目管理等，确保团队工作与公司战略目标一致。
  • 与产品、业务团队紧密合作，理解业务需求和逻辑，将人工智能技术落地到具体业务场景，实现业务目标和商业价值。
  • 跟踪 AI 大模型领域最新研究进展，并将其应用于实际项目。

任职要求

  • 统招硕士及以上学历，计算机科学、机器学习、强化学习、模式识别、人工智能或相关专业背景。
  • 具有深度学习模型微调和优化经验，熟悉主流模型和算法及常见大型神经网络模型架构和优化技术。
  • 扎实的编程基础，熟练掌握 Python、C++ 等编程语言，熟悉 PyTorch、TensorFlow 等深度学习框架。
  • 扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉 Transformer、BERT 等常见深度学习模型架构。
  • 了解 LangChain 等 AI 框架，具备使用类 LangChain 工具构建 AI 应用的能力。
  • 较强的沟通表达、逻辑分析、自我驱动、自主学习和抗压能力，高度责任心和团队合作精神。
  • 扎实的数学基础和机器学习理论知识，能够理解和应用各种机器学习和深度学习算法。
  • 对人工智能和数据科学领域有浓厚兴趣，善于学习探索新技术，保持技术敏锐度和创新性。
  • 英语听说能力优秀者优先，有 Agent 项目经验优先。
简历请发送至 career@speediance.com
大模型算法工程师 | Speediance