创始人清华大学背景，具备公司上市成功经验，技术理想主义者。  
核心团队由百度、华为、微软、字节、腾讯等知名大厂以及海外技术精英，业界技术大牛，科学家。
目前估值12亿美金以上，商业化落地产品2B 2C。
  
                                      
微信&电话：15210750729  
邮箱：jxiao@hiringby.com  
地点：北京/上海  
                                      
大模型算法专家  
岗位职责  
1.负责基于海量数据的NLP/视觉/多模态大模型关键技术突破，研发面向计算基座的大模型。  
2.深入调研和关注大模型/多模态等方向的前沿技术  
职位要求  
1.参与或者领导过大规模预训练模型落地项目。  
2.对预训练大模型充满热情，信仰AGI。  
3.有自然语言处理和多模态的研发背景，对搜索/对话/机器翻译/图像生成等相关领域有深入理解优先。  
                                      
分布式训练工程师  
职位职责：  
1. 设计和实现超大规模语言模型的分布式训练算法，并提高训练效率和稳定性。  
2. 优化模型结构，提高模型的精度和泛化能力。  
3. 调优训练数据，提高模型训练效果。  
4. 跟踪业界最新技术发展，探索新的训练算法和模型优化方法。  
职位要求：  
1. 精通分布式训练算法，具备超大规模模型训练的实际经验。  
2. 精通深度学习算法，熟悉至少一种主流深度学习框架（例如 PyTorch 或 TensorFlow）。  
3. 熟悉常用的模型结构和优化方法，例如 CNN、RNN、BERT、GPT等。  
4. 熟悉数据调优和数据增强等相关技术。  
5. 具备优秀的编程和算法能力，熟练使用 Python 和 C++ 等编程语言。  
6. 具备良好的沟通能力和团队协作能力，能够与跨部门团队进行有效沟通和协作。  
                                      
大模型推理工程师 岗位职责：  
1. 负责推理加速算法的研发和实现，包括但不限于模型剪枝、模型量化、模型蒸馏、模型压缩等。  
2. 负责深度学习模型的量化和蒸馏，实现高效的模型压缩和部署，提高模型的运行效率和推理速度。  
3. 负责LLM模型的端到端部署，包括但不限于推理引擎的开发、模型优化和压缩、模型部署的端到端流程设计等。  
要求：  
1. 具有深度学习推理加速和优化的经验，熟悉常见的加速技术，如剪枝、量化、分布式推理等，并能够根据不同场景和硬件平台进行针对性的优化。  
2. 熟悉常见的模型量化技术，如低精度量化、动态量化等，并能够进行模型的量化优化。  
3. 熟悉常见的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并能够根据业务需求进行算法实现和调试。  
4. 熟悉LLM相关的算法技术以及推理加速方法。  
5. 具备较强的团队合作和沟通能力，能够与团队成员、业务部门紧密协作，完成项目交付和技术创新。  
                                      
对齐算法工程师
1.负责大模型对齐算法相关技术研究，不断提升模型逻辑推理、数学、指令跟随、代码、Planning、多轮对话等能力；
2.持续跟进业界最新的大模型对齐算法，参与大模型对齐算法的设计、训练、调优工作；
职位要求
1.硕士及以上学历，计算机、数学或统计学等相关专业，两年及以上NLP相关经验；
2.熟练使用pytorch/tensorflow深度学习框架，熟练掌握Transformer框架；
3.对 LLM 有深入理解和实践，有SFT、RLHF相关经验者优先；
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；
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