职位职责： 1、负责抖音直播及相关产品的大模型算法研发，如模型微调、prompt工程、RAG等相关工作； 2、负责关键场景大模型算法优化，提升业务效果，构建高质量的垂类大模型； 3、推动业务相关大模型应用工具平台的建设，提升业务应用大模型的效率。 职位要求： 1、计算机、人工智能、模式识别等相关专业本科及以上学位； 2、熟悉Linux系统和常用的数据结构，熟练使用Python/C++等至少一种编程语言，熟练使用TensorFlow/PyTorch等至少一种深度学习框架； 3、具有3年以上NLP研究或项目经验，熟悉Attention、Transformer、BERT、GPT等常用模型结构，熟悉LLaMA、ChatGLM等开源大模型原理与实现； 4、在角色对话生成、大模型训练、Agent、RLHF等方面有积累者优先考虑； 5、优秀的分析和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情，良好的沟通和团队合作能力。

职位职责： 1、探索前沿的LLM、MLLM、StableDiffusion等在端侧的落地和应用； 2、设计、调试并训练端侧某领域的大模型； 3、负责相关领域的数据收集、清洗、送标、微调、效果评估工作； 4、持续跟踪行业进展，提升团队在该领域的技术能力。 职位要求： 1、熟悉Transformers、大模型、Langchain等最新技术，有相关项目经验优先； 2、熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架； 3、良好的团队协作能力； 4、熟悉业内主流大模型原理，训练/Fine-tune策略，数据Pipeline等； 5、创新性强，有良好的动手实现能力，对技术有热情。

职位描述： 1、收集AI前沿信息，调研最新AI技术与数据科学融合应用方法（BI、推荐、知识图谱及评测等），输出技术选型报告 2、深入业务场景和数据科学应用需求，研究及设计AI解决方案（如知识获取/智能抽取/生成/冲突决策、自动化评测、智能分析、智能报告、大模型推荐等） 3、负责完成AI应用的大模型训练的样本集构建、agent建设、模型微调及效果调优工作，建立工程化体系，推动落地应用； 4、设计评估指标，基于使用体验、用户反馈，持续优化模型性能； 5、负责公司数据资产建设与技术升级，以及数据能力平台化沉淀，如用户画像、数据分析、推荐、实验等； 职位要求： 1、5年及以上工作经历，计算机、AI、统计等专业优先；有知识图谱、数据科学、机器建模方向工作经验者优先； 2、熟悉市场各大主流AI大模型、以及能力应用方向； 有1年以上大模型训练数据准备、模型训练/微调、效果评估等全流程经验者优先； 3、具备扎实的数据处理和机器学习建模能力，熟练掌握常见机器学习算法原理； 4、具备一定的工程开发能力，熟练掌握Python、SQL，熟悉大数据分布式计算平台。

岗位职责： 1. 负责公司核心大模型应用平台和智能体开发平台的架构设计、核心功能研发与持续优化，打造高效、易用的AI原生应用开发环境。 2. 参与大模型基础工程建设，包括但不限于模型训练、微调（Fine-tuning）、推理服务的工程化和性能优化，保障模型全生命周期的高效运转。 3. 负责检索增强生成（RAG）等关键技术的工程化落地，构建高效、可扩展的知识库与检索系统，提升大模型应用的准确性和时效性。 4. 跟进行业前沿技术，对大模型相关的各类中间件、框架和工具（如模型服务框架、向量数据库、分布式计算框架等）进行技术研究、选型与应用，持续优化平台技术架构。 5. 与算法、产品等团队密切协作，快速理解业务需求，推动大模型能力在各类业务场景中的落地和应用。 6. 设计和开发高可用的模型服务、数据处理服务及相关API，确保平台的高性能、高并发和高稳定性。 任职资格： 1. 计算机科学、软件工程或相关专业本科及以上学历，5年及以上后台开发或平台研发相关工作经验。 2. 精通Go和/或Python语言，熟悉Linux开发环境，对网络编程、多线程/并发编程有深入理解和实践经验。 3. 有机器学习平台、LLM应用平台或AI Infra相关项目经验者优先；有成功的高性能、大并发后台服务或分布式系统的架构设计和研发经验者优先。 4. 有大模型训练、推理优化（如量化、剪枝）、模型服务化（Model Serving）等相关经验者优先；熟悉检索增强生成（RAG）技术栈，有向量数据库（如Milvus, Pinecone）、LangChain/LlamaIndex等框架使用经验者优先。 5. 具备出色的分析和解决复杂问题的能力，对新技术有强烈的好奇心和学习能力，能独立owner复杂技术项目，并具备良好的沟通协作能力。

我们正在寻找一名具有丰富自然语言处理（NLP）经验的算法工程师，同时需具备大模型相关的经验和知识。如果您还具备Chatbot相关的经验，那将是一个巨大的加分项。此岗位将负责开发和优化我们的AI解决方案，推动NLP和大模型技术在各类应用场景中的落地。 主要职责: 设计和优化NLP算法，提升系统的理解和生成能力。 研究和应用最新的NLP技术，解决复杂的自然语言处理问题。 开发和优化大规模机器学习和深度学习模型，提升系统性能。 与产品团队和数据科学团队紧密合作，了解业务需求并转化为技术方案。 参与大模型相关项目，推动大模型在各类应用场景中的应用。 进行数据分析和挖掘，提供数据驱动的优化建议。 编写高质量的技术文档和报告，分享研究成果和项目进展。 职位要求: 计算机科学、电子工程、数学或相关领域的本科及以上学历。 至少3年在NLP领域的工作经验。 熟悉常见的NLP技术（如分词、命名实体识别、文本分类、情感分析等）。 具有大模型相关的经验（如GPT、BERT、Transformers等）。 精通Python，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 具备数据分析和处理能力，能够理解和处理大规模数据集。 良好的团队协作能力和沟通能力，能够与跨部门团队有效合作。 加分项: 有Chatbot开发和优化的实际经验。 拥有电商、金融、医疗等领域的NLP应用经验。 在学术会议或期刊发表过NLP或大模型相关论文者优先。 具有推荐系统或其他AI应用开发经验者优先。 如果你对NLP和大模型充满热情，并希望在快速发展和充满挑战的环境中成长，我们诚邀你的加入！

岗位职责： 1、根据业务需求对市面主流大模型进行选型，利用 A/B 测试等方法，对创作的提示词进行效果评估，总结优势与不足，形成详细分析报告。 2、根据运营需求调教大模型提示词，收集并分析模型基于不同提示词的输出结果数据，如回复的准确性、相关性、完整性等，根据评估反馈持续优化提示词，提升模型的回复质量。 3、精通提示词工程相关方法与策略，能根据不同抖音汽车直播场景和业务需求，高效完成提示词的创作、优化及管理工作。 4、熟悉 TTS 合成技术原理，可熟练运用相关工具和方法，对 TTS 合成音频进行全方位参数优化、语音风格塑造等改进，使其适应抖音 AI 直播场景需求。 5、监测提示词输出文本结合 TTS 合成音频的口语化程度、清晰度、语调自然度等指标，深度分析数据，定位问题；协同研发，从模型参数、音频算法等方面提出优化建议，提升音频质量。 任职要求： 1、2 年以上人工智能产品运营经验，有汽车行业经验、熟悉TTS应用者优先，具备数据分析、用户反馈处理或内容运营经验，有抖音直播运营经验者加分。 2、熟练掌握 Excel等办公软件，具备良好沟通协作与文字撰写能力，学习创新能力强，适应变化快，工作负责，注重用户体验，对抖音直播流行文化有敏锐感知。

工作职责： 1、负责大模型昇腾算子适配、开发、调优、验证、评测； 2、负责响应客户AI大模型平台优化评测需求，参与大模型方案调优验证、联调适配工作； 3、负责昇思mindspore推理性能评测、评测与优化方案编写； 4、负责以Ascend C语言进行算子融合功能开发、要求性能达到或超过GPU方案； 5、领导安排的相关工作。 任职要求： 1、计算机科学、网络工程、信息安全等相关专业。本科学历以上，有相关工作经验优先。 2、熟练C++，Python编程，具备良好的代码风格； 3、掌握常用的算法和数据结构、了解常见的机器学习算法，熟练使用C++标准模板库； 4、熟悉 Linux 系统和基于 git 的版本管理； 5、熟悉MLIR/LLVM/vLLM，了解CUDA、CANN技术； 6、熟悉 TensorFlow /Pytorch等深度学习框架； 7、具有编译器开发经验或者异构编程开发经验。

岗位职责： 1、构建基于 LangChain、Langchain-Chatchat、RAG 等技术的智能应用系统，实现知识问答、智能体（Agent）等功能。 2、大模型应用开发与集成 * 开发智能agent, 负责将LLM集成落地到具体业务场景 * 优化RAG框架, 如工作流, 提示词工程, MCP工具调用 3、模型微调与优化 * 参与大模型的调优工作，包括参数调整、指令微调（SFT）、偏好对齐（RLHF）及量化剪枝，提升模型性能和资源效率 * 使用LoRA、QLoRA等轻量化微调技术，结合业务需求优化模型输出 * 对训练数据实现清洗和预处理 岗位要求： 1、大学本科以上学历, 至少2年以上RAG开发、模型微调经验 2、熟悉PyTorch/TensorFlow框架, 熟悉主流大模型架构（Transformer、MoE等）。 3、技术基础 熟练掌握 Python，了解 FastAPI/Flask等框架开发高性能的模型服务接口，并与前端或其他系统进行集成。 4、熟悉 RAG 技术原理，完成过 LangChain/LlamaIndex 项目； 5、掌握基础 Prompt 优化技巧（如模板设计、参数调整），了解大模型 Function Calling 机制，能阅读并理解相关代码示例； 6、掌握 Pandas/SQL 数据处理基础，能完成简单的数据分析任务。 薪资待遇 - 待遇从优，根据面试情况面谈（后期优异者可考虑股权激励） 【福利待遇】 1.工作时间: 大小周 上班时间:9:00-18:00 可弹性打卡1小时 中午有2小时休息时间。 2.五险一金，享受国家法定节假日假期。 3.带薪年假:入职满一年享有相应天数的带薪年假。 4.2-3个月一次团建活动。 5.下午茶供应 6.公司成员以90后为主，氛围轻松和谐，扁平化管理，领导超Nice。 【更多信息】 公司在一号线西乡地铁站B口，出站即到。

工作职责 1.机器学习模型数据工程： a.负责1机器学习模型全生命周期数据支持：定性/定量评估数据质量，执行数据获取、清洗、质检、标注，构建高质量训练/评估数据集。 b.服务端AI部署与调优： 负责服务端先进AI模型（如Diffusion、LLM、VLLM）的部署与性能优化，提升推理效率，降低运营成本。 c.分析模型效果，定位问题，驱动模型迭代优化。 2.大模型微调全流程优化： a.训练数据战略与构建： 负责大模型训练数据的整体策略规划，包括数据需求分析、数据源探索与评估、大规模数据采集、清洗、去重、标注、数据混合比例优化以及数据质量监控体系的建立。 b.训练策略迭代与调优： 主导大模型训练过程的策略制定与持续优化，包括分布式训练框架配置与优化（如DeepSpeed, FSDP）、学习率调度、优化器选择与参数调整、正则化策略（Dropout, Weight Decay）、批处理策略、混合精度训练、Checkpointing策略等，以最大化训练效率和模型性能。 c.大模型微调支持： 设计、实现并优化针对特定下游任务的大模型微调方案（如Prompt Tuning, LoRA, Adapter, P-tuning等参数高效微调方法），提供微调策略、超参数调优指导和技术支持，确保微调模型达到最佳效果。 d.训练过程监控与问题诊断： 实时监控训练过程（损失曲线、评估指标、硬件资源利用、梯度/激活分布等），快速识别并诊断训练瓶颈（如梯度消失/爆炸、过拟合/欠拟合、数据噪声、硬件故障），提出并实施解决方案。 3.AI产品应用分析与优化： a.深入理解业务策略与产品逻辑，挖掘痛点，推动大模型技术在业务场景的落地应用。 b.持续监控、分析并调优已落地的大模型及其产品化表现。 用户行为洞察与产品改进： c.设计并管理用户行为埋点规范，收集处理用户行为数据。 d.进行用户行为挖掘与活跃用户分析，洞察产品体验问题，提出数据驱动的改进建议。 任职资格 1.教育背景： 本科及以上学历，数理统计、计算机科学、大数据、人工智能等相关专业优先。 2.技术工具： 精通Hive、SQL、Excel、PPT；熟练掌握Python；掌握主流AI算法原理，具备丰富的算法工程集成、性能优化及落地实践经验；熟悉统计分析模型与常见大模型架构及数据工程方法。 3.分析能力： 对数据高度敏感，具备出色的逻辑分析、系统性思维与结构化问题拆解能力；有清晰的分析方法论沉淀，能准确定位并解决问题。 4.AI产品与工程经验：具备大模型数据工程或AI产品设计经验者优先。了解AI前沿技术，有能力推动AI技术在业务场景落地，并关注应用的可持续性与可扩展性。 5.数据挖掘与建模： 熟练掌握数据挖掘全流程（数据预处理、特征工程、模型应用与调优），精通聚类、回归、决策树、神经网络等机器学习模型；能独立挖掘数据价值，发现规律。 6.AB实验能力： 精通AB实验方法论，具有丰富实践经验；熟练掌握指标管理、假设检验方法，能独立设计完整的AB实验评估体系与方案。 加分项和注意事项 1.AI行业经验：有虚拟角色产品、情感交互型应用或UGC社区经验者优先，或从0-1孵化AI产品的经验。 2.内容创作背景： 自身是活跃的内容创作者，或在某一内容垂类领域有深入理解和实践经验。 3.用户增长经验： 具备用户增长、A/B测试、渠道推广等相关经验。

### **核心要求** 1. **编程基础** - 精通 Python，熟悉异步编程、多线程/进程、性能优化。 - 熟悉常用库（如 `NumPy`、`Pandas`、`FastAPI`、`Flask`）。 - 了解网络编程（RESTful API、WebSocket、gRPC）。 2. **大模型技术栈** - 熟悉主流大模型（如 GPT、LLaMA、Claude、文心一言等）的调用和部署，了解微调知识。 - 掌握 Prompt Engineering 技巧，能设计高效对话流程或任务解决方案。 - 熟悉 LangChain、LlamaIndex、Autogen 等大模型应用开发框架。 3. **深度学习/机器学习基础** - 理解 Transformer、BERT、GPT 等模型架构。 - 熟悉 PyTorch/TensorFlow，具备模型训练、评估和部署经验。 - 了解 Hugging Face 生态（Transformers、Datasets 等）。 4. **数据处理与工程化** - 擅长数据清洗、标注和增强，熟悉 SQL/NoSQL 数据库。 - 有向量数据库（如 Milvus、FAISS）或知识图谱应用经验者优先。 - 熟悉模型服务化（Docker、Kubernetes）和性能监控（Prometheus、Grafana）。 5. **加分项** - 参与过大模型应用项目（如智能客服、代码生成、内容创作等）。 - 熟悉 RAG（检索增强生成）、Agent 开发或多模态技术。 - 有云计算平台（AWS/GCP/Azure）或分布式训练经验。 ### **学历与经验** - 专科及以上学历，计算机/数学/AI 相关专业。 - 1-3 年相关经验 ### **软技能** - 较强的逻辑思维和问题分解能力。 - 良好的团队协作和沟通能力。 - 对 AI 技术有热情，能快速学习前沿知识

【急召】大模型实施工程师（实习）2人 【岗位职责】：1、根据业务需求，编写大模型提示词（Prompt）。2、对文档进行分类，设置文档关键词，优化文档片段，补充上下文关联。3、与客户进行交流，调研用户需求和业务场景。【任职要求】：1、至少使用过一种大模型工具，如deekseek、豆包、百度文心一言、阿里千问、kimi等流行的大模型工具。2、能描述大模型的在实际学习或工作中具体的使用场景。3、拥有良好的沟通能力和文字编写能力。4、熟练掌握基本的计算机办公软件。5、逻辑清晰，具备优秀的跨团队沟通能力和自学能力。6、服从管理，热爱学习。【办公地点】：深圳市福田区。【薪资】：100元/天实习补贴+餐补+住房补贴+月度工作绩效。【其他】：签订正规实习合同以及购买保险。

1.基于X光图像数据集和缺陷报告，设计并优化多模态深度学习模型，提升缺陷识别精度并生成高质量的缺陷报告。 2.能够利用ViT（视觉Transformer）架构，优化Attention机制，确保模型能够针对不同产品和缺陷类型进行精细化的特征提取。 3.结合图像数据与文本报告，通过多模态学习方法，提升模型对不同产品和缺陷类型的适应性，确保高效的训练与推理过程。 4.在大规模数据集上进行训练，使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，提升模型的性能、可扩展性和推理速度。 5.编写高效、可维护的生产级Python与C++代码，支持大规模数据处理与模型训练，确保模型在生产环境中的稳定性与高效性。 6.与跨团队合作，确保无损检测模型能够顺利部署、测试，并在实际生产环境中运行，持续进行性能优化与问题解决。 7.在模型设计与训练过程中，运用创新的技术方案，不断提高模型在不同缺陷类型与产品上的鲁棒性，解决多样化的检测需求。

职位描述： 加入花美家，一个致力于用人工智能革新鲜花电商销售体验的创新团队！ 我们正在寻找一位充满激情和创造力的AI工程师，加入我们的团队，共同打造基于大模型的智能花艺顾问和客户服务系统。你将参与智能体的设计、开发、测试和部署，将AI技术应用于鲜花推荐、花艺设计、客户互动等环节，提升用户体验，助力业务增长。 你将有机会接触最前沿的大模型技术，并将其应用于实际场景，解决鲜花电商销售中的独特挑战。 主要职责： 1、参与基于大型语言模型（LLM）的智能体架构设计、原型开发与迭代优化。 2、负责智能体的核心功能开发，包括花材知识库构建、花店匹配、用户偏好分析、智能客服等模块。 3、使用prompt engineering和fine-tuning等技术，优化LLM在特定任务上的性能和效果，例如生成个性化花束描述、创作鲜花主题文案等。 4、设计和开发与智能体交互的后台服务和API，确保智能体能够与我们的电商平台和客户服务系统无缝集成。 5、负责智能体的评估、测试和监控，及时发现和解决与鲜花销售相关的特殊问题，保障智能体的服务质量。 6、与产品经理、前端工程师等紧密合作，共同推进智能体在鲜花电商中的落地应用。 7、持续关注LLM领域的技术发展趋势，并将其应用于实际工作中，探索新的应用场景，例如基于AI的花艺设计生成、个性化营销等。 8、编写高质量的技术文档，分享经验和知识。 任职要求： 1、计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业本科及以上学历。 2、熟悉至少一种编程语言，如Python、Java等，具备良好的编码能力和代码风格。 3、熟悉自然语言处理（NLP）相关技术，对大型语言模型（LLM）如GPT系列、LLaMA系列等有深入的理解和实践经验。 4、熟悉Prompt Engineering，能够根据任务需求设计有效的Prompt。 5、具备一定的后台开发经验，熟悉常用的后端框架（如Flask、Django、Spring Boot等），熟悉数据库（如MySQL、PostgreSQL、Redis等）。 6、熟悉Linux环境，能够进行基本的系统管理和故障排查。 7、具备良好的问题分析和解决能力，能够独立完成任务。 8、具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够清晰地表达自己的想法。 9、有实际的大模型应用项目经验者优先考虑。 10、熟悉Agent框架（如Langchain、AutoGPT等）者优先考虑。 11、有使用云计算平台（如AWS、Aliyun）经验者优先考虑。 12、对鲜花、花艺设计或电商销售有一定的了解或兴趣者优先考虑。 加分项： 1、在NLP或AI相关领域发表过论文或参与过开源项目。 2、有使用容器化技术（如Docker、Kubernetes）的经验。 3、有鲜花电商平台开发或运营经验。

工作职责: 1.调研、跟踪和复现业界最新的RAG算法和工具，并能在实际业务中落地,参与检索增强（RAG）核心算法的研发与优化； 2.参与大模型的迭代工作，包括预训练、SFT; 3.参与指令微调数据的自动化构建、清洗、采样、质量提升等，提升大模型指令微调质量； 4.基于用户场景完成Prompt的设计和评测工作，不断迭代和优化提示，以满足实际应用需求 任职资格: 1. 自然语言处理/机器学习/人工智能相关硕士在校生； 2. 有扎实的机器学习和深度学习理论基础，熟悉Pytorch、TensorFlow、Huggingface等深度学习框架； 3.具备Prompt优化能力，能快速根据用户/产品需求进行Prompt撰写、指令调优、迭代分析; 4. 熟悉RAG，了解RAG应用领域的先进技术和应用场景，熟悉LangChain、llamaindex、RAGFlow等大模型Agent框架经验者优先; 5. 有实际的大模型项目经验优先，包括但不限于指令微调； 6. 实习期5-6个月，6个月以上优先。 加分项 1.在人工智能、机器学习、自然语言处理等相关顶会/期刊发表过论文。 2.获得过国际或国内赛事奖项者优先。 3.有大模型相关实习经历者优先。

工作职责: 1. 基于内外部海量行为数据，挖掘并整合用户行为特征，运用逻辑回归、决策树、随机森林、xgboost、神经网络等算法进行数据建模并完成相关交付文档撰写； 2. 能设计模型开发流程，评估模型有效性，并持续监控与优化模型； 3. 为各条业务线提供日常报表构建、监控及可视化分析支持。 任职资格: 1. 211、985背景硕士研究生及以上优先，1-3年工作经验； 2. 统计学、应用数学、金融类相关专业优先； 3. 具备银行、消费金融、互联网金融行业数据分析、模型开发、策略应用（风险、营销等方向）经验者优先； 4. 具备产品设计经验者优先； 5. 能熟练使用SQL、R、Python、Tableau等分析以及可视化工具者优先； 6. 能运用逻辑回归、决策树、随机森林、xgboost、神经网络等机器学习算法进行数据建模，了解常用数据算法者优先； 7. 良好的沟通协调能力、团队合作能力、抗压能力。