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；
搜索增强算法
主要职责：
1. 设计和实现基于深度学习的搜索增强大模型，提高搜索结果的准确性和相关性。
2. 开发和优化多模态检索与混排算法，包括图像、视频和文本等，以提高跨模态搜索的性能。
3.分析和优化搜索算法的效果，通过数据驱动的方法持续提升搜索系统的表现。
4.与产品团队合作，理解业务需求，为搜索系统的设计和优化提供技术支持。
跟踪最新的搜索增强和多模态处理技术，探索并应用新技术以改进现有系统。
职位要求
任职要求：
1. 计算机科学或相关专业硕士及以上学历，具备搜索推荐或自然语言处理背景。
2. 至少2年的大模型算法研发相关工作经验，熟悉深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）。
3. 熟练掌握编程语言（如Python），具备良好的编程能力和算法基础。
4. 具备良好的数据分析和解决问题的能力，能够独立进行算法效果评估和优化。
5. 有强烈的责任心，良好的沟通能力和团队合作精神，对技术创新充满热情。
6. 动手能力强，有实际项目经验者优先考虑。
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