nlp自然語言處理工程師

崗位職責：
1、模型研發(fā)：根據(jù)業(yè)務(wù)需求，設(shè)計、開發(fā)和優(yōu)化深度學習模型，提高模型的性能和準確性。
2、數(shù)據(jù)處理：負責數(shù)據(jù)的收集、清洗、標注和特征工程，為模型訓練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。
3、模型訓練與調(diào)優(yōu)：使用深度學習框架進行模型的訓練，對模型進行調(diào)優(yōu)以提高性能，并解決訓練過程中出現(xiàn)的問題。
4、代碼編寫與維護：編寫高質(zhì)量的代碼，實現(xiàn)模型的開發(fā)和部署，并對代碼進行維護和優(yōu)化。
5、技術(shù)文檔編寫：編寫相關(guān)的技術(shù)文檔，包括模型的設(shè)計文檔、開發(fā)文檔、測試文檔等。
6、項目協(xié)作與溝通：與項目經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理和其他工程師保持密切溝通，確保項目的順利進行。
7、負責通用認知大模型和多模態(tài)大模型（包括十億、百億等參數(shù)量）的設(shè)計、開發(fā)和優(yōu)化，包括但不限于預訓練、SFT、指令微調(diào)、RLHF、Prompt工程、模型評估、模型推理等。
8、緊跟業(yè)界多模態(tài)大模型等方向的進展，探索前沿技術(shù)，探索前沿技術(shù)，形成系統(tǒng)算法/大模型解決方案，指導算法團隊研發(fā)落地工作，參與核心認知/多模態(tài)大模型的產(chǎn)品開發(fā)（包含但不限于智能客服、智慧營銷等），推動認知/多模態(tài)大模型效果達到行業(yè)前沿，包括智能問答、圖文內(nèi)容生成等。
9、積極探索大語言模型技術(shù)在落地場景中的應(yīng)用，包括但不限于大模型RAG、大模型BI、Multi-Agent智能體應(yīng)用等內(nèi)容。
技術(shù)棧要求：
1.編程語言
Python:首選開發(fā)語言，需精通NumPy、Pandas等數(shù)據(jù)處理庫及PyTorch/TensorFlow框架
C++/Java:用于高性能計算、系統(tǒng)底層優(yōu)化及工業(yè)級部署場景
java開發(fā)：Springboot+Springcloud+MQ+數(shù)據(jù)庫?
2.核心算法
機器學習算法:掌握監(jiān)督學習（線性回歸、SVM）、無監(jiān)督學習（聚類）、強化學習等
深度學習模型:CNN（圖像處理）、RNN/LSTM（時序數(shù)據(jù)）、Transformer（NLP）、擴散模型（生成式AI)
3.開發(fā)框架
深度學習框架:PyTorch（研究首選）、TensorFlow（生產(chǎn)部署）、Keras（快速原型)
數(shù)據(jù)處理工具:ApacheSpark（大數(shù)據(jù)處理）、HuggingFace（NLP模型庫)
進階技術(shù)能力：
1.數(shù)據(jù)處理與特征工程
數(shù)據(jù)清洗、特征提取、數(shù)據(jù)增強技術(shù)，提升模型泛化能力
掌握SQL/NoSQL數(shù)據(jù)庫及分布式存儲方案?
2.模型優(yōu)化與部署
模型壓縮（量化、剪枝）、GPU加速、多線程優(yōu)化技術(shù)
云平臺部署（AWSSageMaker/AzureML）及容器化技術(shù)（Docker/Kubernetes)
3.領(lǐng)域適配開發(fā)
NLP方向：BERT/GPT系列模型微調(diào)、對話系統(tǒng)設(shè)計
CV方向：YOLO系列目標檢測、StableDiffusion生成模型
必備開發(fā)經(jīng)驗：
1.全流程項目經(jīng)驗
至少參與過2個以上完整AI項目（需求分析→數(shù)據(jù)準備→模型訓練→部署運維)
掌握Git版本控制、CI/CD自動化測試流程
2.跨領(lǐng)域協(xié)作能力
心理學/醫(yī)療/金融等垂直領(lǐng)域知識轉(zhuǎn)化能力（如情感咨詢機器人需心理學術(shù)語適配)
3.倫理與合規(guī)實踐
隱私數(shù)據(jù)脫敏處理、模型偏見檢測、AI倫理風險評估經(jīng)驗
任職資格：
1、本科及以上學歷，學信網(wǎng)可查，雙證齊全，5年以上工作經(jīng)驗，計算機科學、數(shù)學、統(tǒng)計學、人工智能等相關(guān)專業(yè)。
2、具有良好的溝通能力和團隊協(xié)作精神，能夠與其他工程師和產(chǎn)品經(jīng)理緊密合作，推動項目的進展。
3、熟悉主流的LLM大模型（Qwen,chatGLM,deepseek等）并有相關(guān)項目經(jīng)驗。
4、精通CNN,RNN,Transformer，Bert，ViT等深度學習理論算法和優(yōu)化；
5、對認知/多模態(tài)大模型訓練等有深入理解和實踐，有多機多卡大模型訓練、大模型微調(diào)、從0到1構(gòu)建多模態(tài)大模型（百億參數(shù)以上）等經(jīng)驗者優(yōu)先；
6、對主流大模型（例如GPT3/chatGPT/T5/PaLM/LLaMA/GLM等）的原理、性能、差異有深入理解；
7、熟悉常用的大模型分布式訓練框架，如deepspeed/megatron等
8、熟悉AI領(lǐng)域常見的開發(fā)語言、開發(fā)框架、通用平臺和技術(shù)；深入了解大模型在產(chǎn)品化過程中的調(diào)優(yōu)、量化、封裝、部署、調(diào)度、并發(fā)、時延等常見軟硬件問題，
9、思維邏輯能力強,業(yè)務(wù)理解能力強,能夠充分理解業(yè)務(wù),能夠根據(jù)原型實現(xiàn)前后端業(yè)務(wù)邏輯交互.
工作時間：
9：00-18：00，午休2h，周末雙休；法定節(jié)假日正常休息，春節(jié)假期不低于2周~