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山东网站建设好不好,大连网络营销公司排名,软件app网站建设,wordpress登录页面空白页本文详细介绍了15个大模型相关技术岗位的招聘信息#xff0c;涵盖推理优化、框架研发、训练加速、多模态研究等多个方向。各岗位明确了职责要求和技能门槛#xff0c;包括编程语言、框架经验、并行计算等核心技术能力#xff0c;为有志于进入大模型领域的开发者提供全面的职…本文详细介绍了15个大模型相关技术岗位的招聘信息涵盖推理优化、框架研发、训练加速、多模态研究等多个方向。各岗位明确了职责要求和技能门槛包括编程语言、框架经验、并行计算等核心技术能力为有志于进入大模型领域的开发者提供全面的职业发展参考。【职位亮点】薪资对标一线open谈级别对标 P7-10一、大模型推理优化研发工程师-算子优化/编译(北京/深圳/上海/杭州)岗位职责1.研发及优化大模型推理引擎、PD分离推理调度系统2.优化大模型推理性能提升吞吐并控制成本3.优化大模型推理框架提升框架易用性和可调试性。岗位要求1.熟练掌握C/C、Python编程语言具备良好的coding和调试能力2.熟悉GPU/AI芯片编程如CUDAOpenCLAscend C等熟悉cutlass等加速库是加分项3.熟悉主流大模型推理框架如vllmsglangtensorrt-llmFasterFransformer等4.熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节训练和推理模型调试、调优有实操经验优先5.熟悉并行策略如模型并行、流水线并行等了解NVLINK、GPU通信者优先6.具备GPU、AI芯片体系结构知识熟悉芯片特性具备系统性能分析和调优经验优先。二、大模型推理引擎研发工程师(北京/深圳/上海/杭州)岗位职责1.研发及优化大模型推理引擎、PD分离推理调度系统2.支持主流GPU和异构AI芯片优化大模型推理性能打造极致性能成本优势。岗位要求1.熟练掌握C/C、Python编程语言具备良好的coding和调试能力2.熟悉GPU/AI芯片编程如CUDAOpenCLAscend C等熟悉cutlass等加速库是加分项3.熟悉主流大模型推理框架如vllmsglangtensorrt-llmFasterFransformer等4.熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节训练和推理模型调试、调优有实操经验优先5.熟悉并行策略如模型并行、流水线并行等了解NVLINK、GPU通信者优先6.具备GPU、AI芯片体系结构知识熟悉芯片特性具备系统性能分析和调优经验优先7.加分项8.机器学习或者体系结构相关顶会论文9.参与vllm、sglang等开源项目贡献者10.熟悉推理服务框架具备服务部署经验者优先有超大模型分布式部署经验优先。三、 Pytorch框架研发工程师/专家(北京/深圳/上海/杭州)岗位职责1.参与太极分布式深度学习系统的研发工作重点负责GPU及异构芯片的适配与性能优化2.深入研究框架引擎内部机制参与或主导前沿大模型相关技术的探索与实践3.与团队合作持续提升系统的稳定性和扩展性确保系统能够满足大规模深度学习任务的需求。岗位要求1.精通PyTorch框架对Tensorflow/Mindspore等深度学习框架有一定了解2.熟悉当前主流大模型具有百亿/千亿参数规模大模型的分布式训练经验者优先3.掌握并行计算、CUDA编程、网络通信、系统优化及集群硬件架构等HPC相关知识4.具备出色的编程能力熟练使用Python掌握C、数据结构与算法设计熟悉Linux/Unix系统及Shell编程熟练使用Git进行版本控制5.拥有一年以上AI分布式系统研发经验计算机、人工智能、机器学习等相关专业硕士及以上学历具有丰富相关经历的本科生也可考虑。四、大模型推理加速工程师(北京/深圳/上海/杭州)岗位职责1.配合算法工程师推动深度学习相关算法的落地打造高吞吐、低延时的推理系统2.优化大模型推理性能提升吞吐并控制成本3.优化大模型推理框架提升框架易用性和可调试性。岗位要求1.熟练掌握 C/C、Python语言有计算机体系结构背景或软件开发背景熟悉系统性能调优的方式2.具备基础的GPU编程能力包括但不限于Cuda、OpenCL熟悉至少一种GPU加速库如cublas、cudnn、cutlass等3.有Tensorrt/FasterTransformer/Tensorrt-llm/vllm等深度学习推理框架的实际使用经验4.熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节训练和推理模型调试、调优有实操经验优先5.熟悉CPU/GPU异构加速瓶颈分析方法有服务器端 AI 芯片、GPU加速经验优先6.熟悉分布式推理常用加速方法有超大模型分布式部署经验优先。五、大模型训练框架研发工程师北京/深圳1.参与开发优化大模型训练框架支持单任务万卡以上规模高效稳定训练2.参与NLP、多模态大模型结构设计并联合业务进行模型训练效率和效果验证3.参与文生图、文生视频、文生3D等业务的训练性能加速4.参与低精度训练性能优化和业务推广、参与大窗口训练性能优化岗位要求1.熟练使用PyTorch框架可对DDP训练的代码进行性能分析和优化。2.熟练使用主流大模型训练框架DeepSpeed、Megatron掌握3D并行、ZeRO机制、Flash-Attn等的原理、使用场景、优劣势以及可优化方向。3.有ViT、SD、DiT模型训练性能优化经验者优先。4.熟练掌握CUDA性能优化手段有算子编写优化项目经验者优先。5.对大模型前沿技术比较敏锐者优先。6.有实际大模型的训练调参和效果评测项目经验的优先7.良好的沟通能力、解决问题能力。六、 大模型强化学习研究员(北京)AI Lab 长期致力于推动人工智能前沿技术发展特别是大模型前沿算法创新与突破。当前深圳实验室正寻求大模型强化学习方向的专家级研究员专注于开发探索稳定而有效的强化学习算法在大模型的复杂推理、Agent自主探索与学习等场景激发与提升大模型的能力。职位级别将根据候选人的经验以及成就来确定。岗位职责1.带领团队开展前沿算法研究重点攻克大模型中强化学习算法设计与优化研究方向包括但不限于强化学习算法、奖励建模、世界模型等2.强化学习算法要在大模型的复杂推理、Agent自主探索与学习等场景进行大规模实验验证推动研究成果在行业内落地并发表有影响力论文3.负责探索大模型的前沿技术结合未来实际应用场景提供技术解决方案。岗位要求1.全球高校计算机科学、机器学习、人工智能等相关专业博士2.有大模型前沿技术领域全球领先企业的工作经验3.精通Python编程语言具有基于PyTorch或TensorFlow等深度学习工具的技术开发经验4.具备丰富的学术研究经验在世界顶尖会议NeurIPs、ICLR、ICML、ACL、EMNLP等发表过文章有深度学习学术或工程项目经验5.具备良好的沟通能力以及团队协作精神能够与跨只能团队共同推进项目进展与突破。七、专家级研究员-大语言模型复杂推理方向(深圳)AI Lab岗位职责1.带领团队开展前沿算法突破研究专注于提升大语言模型的推理能力包括但不限于复杂问题推理能力、复杂任务分解与完成能力等研究成果在业界产生广泛影响2.负责开发新颖的高效、可扩展模型架构和算法推动大语言模型推理能力提升3.负责探索大语言模型的前沿技术结合未来实际应用场景提供技术解决方案4.参与公司重大项目的研发工作提供专业的技术指导和支持5.跟踪并分析全球大语言模型领域的最新研究进展为公司技术创新和发展提供战略建议。岗位要求1.全球高校计算机科学、机器学习、人工智能等相关专业博士2.有大语言模型前沿技术领域全球领先企业的工作经验3.精通Python或C编程语言具有基于PyTorch或TensorFlow等深度学习工具的技术开发经验4.具备丰富的学术研究经验在世界顶尖会议NeurIPs、ICLR、ICML、ACL、EMNLP等发表过文章有深度学习学术或工程项目经验5.具备良好的沟通能力以及团队协作精神能够与跨职能团队共同推进项目进展与突破6.对技术充满热情具备较强的创新意识和解决问题的能力。八、 AGI模型架构研究员(深圳)AI Lab我们致力于打造具备人类级甚至超人类级通用智能AGI的核心系统架构。你将作为核心研发力量参与构建具备多模态感知、自主学习与推理能力的大模型体系推动其在真实世界中的通用泛化能力。项目目标是构建原生支持视觉、语音、文本等多模态联合理解与生成的大模型系统并与环境深度交互实现从AGI向ASI的跃升。岗位职责1、设计具备多模态联合感知、推理、记忆与生成能力的统一大模型架构视觉/音频/文本2、构建支持持续学习、多级记忆、主动探索和自演进的大模型系统3、推进Agent化方向使模型具备自主任务规划、跨模态交互、工具使用和自我优化能力深度参与通用表征、音视频同频建模、世界模型、稀疏建模等关键模块的设计岗位要求1、精通 Transformer 类模型及其在语言、多模态领域的架构设计与优化2、有构建或优化超大规模模型Billion-scale经验熟悉SFT、RLHF、自监督等训练范式3、在以下方向有深入理解或实践经验者优先a、多模态模型如视觉语言模型、音视频模型b、强化学习、自主智能体系统c、复杂推理与规划如 searchLLM世界建模d、稀疏建模与动态路由机制e、具备良好的工程实现能力与系统性思维能推动前沿研究在大模型系统中落地f、在顶会/顶刊NeurIPS, ICLR, CVPR, ACL 等发表过相关方向论文研究重点方向多模态统一架构原生支持视觉、语音与文本的同频建模与跨模态推理持续学习与记忆机制设计支持长期记忆调用与任务迁移的分离式架构如Memory Core Model世界模型与因果推理模型能预测环境状态、规划行为并不断更新认知结构稀疏与模块化模型探索高效、可扩展、可解释的超大规模稀疏架构自演进与主动数据生成结合RL、自监督、环境交互等方式建立自我成长机制跨模态理解与生成提升系统在真实物理环境中多模态联合生成与决策能力智能体能力迁移任务泛化与工具组合使用能力的系统性设计与增强九、语音与音频理解方向研究员大模型与多模态方向北京/深圳AI Lab岗位职责跟踪业界最新的语音生成算法研究探索下一代语音、音频生成新范式拓展语音生成边界能力探索多模态语音大模型的前沿技术结合文本、语音、视觉等技术提升语音交互体验负责语音大模型的技术研发工作推动模型性能提升与创新应用。岗位要求计算机科学、人工智能、电子工程、信号处理等相关专业硕士、博士研究生掌握语音大模型、语音合成、语音识别、音频生成、语音转换、语音Codec等一项或多项研究和开发经验熟悉主流对话大模型如GPT4o、GLM-4-Voice、Qwen2.5-Omni、Voila等有相关项目实践经验者优先熟练掌握PyTorch等深度学习框架有大模型训练框架Megatron/Deepspeed实践经验者优先熟悉大模型相关结构设计及原理有大规模预训练、后训练经验者优先。十、语音与音频理解方向研究员语音生成方向北京/深圳AI Lab岗位职责我们正在构建原生支持视觉、音频与文本的大规模多模态模型体系以推动人工智能系统实现对物理世界的全面感知与理解。你将加入语音与音频方向的核心研究团队围绕以下关键研究任务开展工作1、研发具备通用能力的端到端语音大模型包括多语言语音识别、语音翻译、语音合成副语言信息理解音频理解 等2、推进 语音表征学习 与 语音编码/解码 架构研究构建适用于多任务、多模态的统一声学表征3、探索音频和语音在多模态大模型中的表征对齐与融合机制与图像、文本联合建模4、构建并维护高质量的语音多模态数据集、自动标注与数据合成技术任职要求1、计算机、电子工程、人工智能、语言学或相关领域博士或硕士加多年相关工作经验2、深入理解语音音频信号处理、声学建模、语言模型和大模型架构3、熟练掌握 语音识别语音合成语音翻译等 一项多多项系统开发流程具有多语言、多任务或端到端系统经验者优先对以下方向具备深入研究或实践经验者优先语音表征预训练如 HuBERT, Wav2Vec, Whisper 等多模态对齐与跨模态建模音视频和文本有推动大模型在音频理解任务上达到 SOTA 性能的经验优先熟练掌握 PyTorch、TensorFlow等深度学习框架有大规模训练与分布式系统经验者优先熟练 Transformer 类模型及其在语音、多模态领域的训练和推理十一、大模型-精调算法工程师-问答RAG方向(北京/深圳)岗位职责1.负责大语言模型在知识问答能力上的算法设计优化及实现工2.建设RAG体系对RAG链路中的重要模块进行优化提升模型的性能效果3.调研业界前沿算法追踪最前沿的技术动态并应用在相关的项目中4.参与产品讨论基于技术对产品提出改进建议。岗位要求1.有大语言模型应用经验优先包括精调(SFT)、强化(DPO,PPO)等技术的落地2.有RAG或LLM Agent的应用落地经验者优先3.熟悉TensorFlowKerasPytorch等常规深度学习框架4.熟悉自然语言处理方向常用的理论和方法熟悉阅读理解、问答、搜索、语言模型、预训练等核心技术5.具有良好的数学基础良好的英语阅读能力,具备强烈的进取心、求知欲及团队合作精神热衷于追求技术创新。十二、大模型精调算法工程师-RAG可信方向北京/深圳岗位职责1.负责大语言模型在知识问答能力上的算法设计优化及实现工2.建设可信RAG体系包括全网站、号一体化可信内容理解建设质量权威体系优化内容索引、排序、RAG效果3.调研业界前沿算法追踪最前沿的技术动态并应用在相关的项目中4.参与产品讨论基于技术对产品提出改进建议。岗位要求1.有大语言模型应用经验优先包括精调(SFT)、强化(DPO,PPO)等技术的落地2.有全网内容理解、质量权威建模、搜索召回排序经验优先3.熟悉TensorFlowKerasPytorch等常规深度学习框架4.熟悉自然语言处理方向常用的理论和方法熟悉阅读理解、问答、搜索、语言模型、预训练等核心技术5.具有良好的数学基础良好的英语阅读能力,具备强烈的进取心、求知欲及团队合作精神热衷于追求技术创新。十三、大模型推理能力方向北京/深圳岗位职责负责大语言模型LLM规划、推理、反思能力的研究提升大语言模型的高阶推理能力跟进推理领域的前沿技术将其应用于大模型基座持续提升大模型的推理能力岗位要求有过大模型代码/数学/reasoning方向的研发经历在post-training方向有一定研究基础熟悉SFT/DPO/PPO/Reward Model等pipeline。较强的工程实现能力熟练使用Python语言有实际编程项目经验熟悉DeepSpeed、Megatron等分布式训练框架熟练使用pytorch深度学习框架计算机科学、机器学习、统计学、应用数学等相关专业在校硕士、博士生。在高水平国际会议和学术期刊发表过相关论文或有高水平竞赛获奖经历优先。十四、大模型语音算法工程师北京/深圳/上海岗位职责1.负责大模型语音模态的设计、开发和优化包括但不限于语音/音频数据清洗、模型设计、训练策略等方面的研究与应用2.参与语音识别、语音合成、声音克隆等相关大模型语音模态能力的建设提高跨模态整体效果。岗位要求1.计算机科学、机器学习、人工智能、应用数学等相关专业硕士及以上学历2.在语音信号处理、大语言模型、深度学习等领域具备扎实的研究基础掌握领域内的最新技术进展3.较强的工程实现能力熟练掌握C/C, JAVA,Python等至少一种语言熟练使用主流深度学习框架4.有较强的学术比赛经验、或者在重要数据集的Leaderboard上排名靠前、或在开源社区有较大影响力等优先5.有高质量论文发表者优先如INTERSPEECHICASSPCVPRAAAINIPSTIPICCVECCV等6.具备激情好学良好的团队合作和沟通能力。十五、多模态算法工程师北京/深圳/上海视频生成基模这边的需求1、RL背景 来做后训练相关IC2、数据科学背景专做数据科学研究IC3、后训练的负责人和tech lead4、扩散模型预训练负责人岗位职责1.负责垂直场景多模态大模型研发包括图文、视频、音频等多个模态的预训练和SFT训练探索合成数据在多模态训练上的应用2.负责大模型安全、内容治理、电商等多场景业务的内容理解包括多模态表征、图文/视频意图理解、相同/相似判断、自动问答等3.负责跟踪和研究大模型前沿问题并应用于解决实际的业务痛点。岗位要求1.计算机科学、机器学习、人工智能、应用数学等相关专业硕士及以上学历2.在CV、多模态有相应的技术研发了解LLM、多模态融合、人脸识别、目标检测等相关技术3.熟悉深度学习框架如TensorFlow或Pytorch了解分布式训练框架如Deepspeed和Meatron-LM等并有一定的多机多卡分布式训练经验4.较强的工程实现能力熟练掌握C/C, JAVA,Python等至少一种语言5.在顶级学术会议上发表论文者优先包括而不限于NIPS/ICML/CVPR/ICCV/ECCV。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】