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更新于 9月12日
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高級ai算法工程師

2-3萬
  • 成都金牛區(qū)
  • 3-5年
  • 碩士
  • 全職
  • 招1人

職位描述

深度學習機器學習多模態(tài)算法機器視覺自然語言處理知識圖譜PythonC++OpenCVPyTorchTensorFlowTransformer人工智能云計算/大數(shù)據(jù)
崗位職責1. 大語言模型本地化部署與優(yōu)化
  • 負責DeepSeek-R等大模型的本地化部署，實現(xiàn)高效GPU資源分配及推理加速方案。
  • 開發(fā)模型壓縮技術（量化、剪枝等）及顯存優(yōu)化方案，降低硬件資源消耗。
  • 封裝模型服務API，支持高并發(fā)、低延遲的知識檢索與生成場景。
2. 知識庫數(shù)據(jù)建模與算法開發(fā)
  • 構建知識抽取算法：基于NLP技術實現(xiàn)非結構化文本的實體關系抽取、知識三元組生成及知識圖譜構建。
  • 設計知識表示與存儲方案：結合圖數(shù)據(jù)庫（Neo4j）與向量數(shù)據(jù)庫（Milvus）優(yōu)化多模態(tài)知識存儲結構。
  • 開發(fā)知識增強算法：利用RAG（檢索增強生成）技術提升大模型在垂直領域的準確性和可解釋性。
3. 數(shù)據(jù)工程與模型訓練
  • 主導自有數(shù)據(jù)清洗與增強：設計數(shù)據(jù)標注規(guī)則、異常檢測算法及數(shù)據(jù)增強策略（如對抗訓練）。
  • 開發(fā)持續(xù)學習機制：結合主動學習（Active Learning）優(yōu)化模型迭代效率，降低人工標注成本。
  • 構建自動化訓練流水線：集成PyTorch/TensorFlow框架，實現(xiàn)分布式訓練與超參數(shù)調優(yōu)。
4. 系統(tǒng)性能調優(yōu)與監(jiān)控
  • 設計模型性能評估指標：包括響應延遲、知識召回率、生成內容合規(guī)性等。
  • 進行算法模塊的代碼級優(yōu)化：通過CUDA加速、多線程編程提升計算效率。
  • 開發(fā)監(jiān)控告警系統(tǒng)：實時跟蹤模型推理異常（如幻覺生成、知識沖突），并實現(xiàn)自修復機制。
任職資格技術能力
  • 學歷與專業(yè)：計算機科學、人工智能、數(shù)學相關專業(yè)碩士及以上學歷，博士優(yōu)先。
  • 編程能力：精通Python/C++，熟悉PyTorch/TensorFlow框架，具備CUDA開發(fā)經(jīng)驗。
  • 算法經(jīng)驗：
    • 熟悉大模型微調技術（LoRA、P-Tuning）及本地化部署方案。
    • 掌握NLP核心技術（BERT預訓練、文本摘要、實體鏈接等）。
    • 具備知識圖譜構建經(jīng)驗（Neo4j、DGL等）。
項目經(jīng)驗
  • 主導過知識庫系統(tǒng)、問答系統(tǒng)或企業(yè)級搜索項目開發(fā)。
  • 有處理TB級結構化/非結構化數(shù)據(jù)的實戰(zhàn)經(jīng)驗。
  • 熟悉RAG、向量檢索等增強生成技術者優(yōu)先。
軟性素質
  • 具備跨團隊協(xié)作能力，能與產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)工程師協(xié)同定義技術方案。
  • 對AI技術趨勢敏感，持續(xù)跟蹤LangChain、LlamaIndex等開源工具生態(tài)。
加分項
  • 有大型AI產(chǎn)品或項目落地經(jīng)驗。
  • 熟悉云計算平臺（AWS/GCP/Azure）和模型部署（Docker/Kubernetes）。
  • 了解生成式AI（如ChatGPT、Diffusion）、大語言模型（LLM）應用開發(fā)。
  • 具有開源項目貢獻經(jīng)驗或技術博客。

工作地點

成都市-金牛區(qū)-信息園西路83號興盛國際商務總部

職位發(fā)布者

王先生/HR

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