主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：AI训练推理与计算优化（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"responsibilities": "多模态模型优化算法工程师\n\n基础信息\n招聘项目：全部校招\n招聘类型：校招\n职位类别：J1007\n工作地点：北京 / 上海\n发布时间：2025-07-16\n\n岗位职责\n1、diffusion步数压缩：探索diffusion模型的one-step / few-steps的无损蒸馏算法，跟进学术界最前沿的few-steps diffusion算法，包括但不限于consistency modeling、shortcut、score distillation等方案，打造实时化的极致高效可灵/可图大模型；\n2、高效attention设计：探索新一代注意力实现机制，包括但不限于sparse/quant-attention、linear-attention、mamba等，打破attention计算平方复杂度限制，解决长序列视频/图像引起的推理挑战，推进可灵/可图大模型的长序列场景下的推理极限；\n3、强化反馈优化：应用DPO/GRPO/PPO等强化学习的手段调优模型效果，在模型压缩的前置条件下探索强化学习与压缩算法的化学反应，推动可灵/可图大模型的效果-效率帕雷托前沿新SOTA。\n\n任职要求\n1、硕士及以上学历，数学、计算机、自动化、电子等专业优先；\n2、熟练掌握diffusion原理，具备公式推理和证明的能力，有过相关的研究经历和实践经验者优化；\n3、熟悉transformer结构及其变种，熟悉attention的设计和多种变种实现，掌握triton；\n4、熟练掌握线性线数、概率论、信息论、凸优化等基础知识；了解矩阵论、随机过程等；\n5、有较强的自驱力和学习力，对生成式模型有强烈的兴趣。\n加分项：\n1、有NIPS/ICLR/ICML/CVPR等顶会发表经历者优先；\n2、有强化学习的实践经历优化。",
"requirements_text": "多模态模型优化算法工程师\n\n基础信息\n招聘项目：全部校招\n招聘类型：校招\n职位类别：J1007\n工作地点：北京 / 上海\n发布时间：2025-07-16\n\n岗位职责\n1、diffusion步数压缩：探索diffusion模型的one-step / few-steps的无损蒸馏算法，跟进学术界最前沿的few-steps diffusion算法，包括但不限于consistency modeling、shortcut、score distillation等方案，打造实时化的极致高效可灵/可图大模型；\n2、高效attention设计：探索新一代注意力实现机制，包括但不限于sparse/quant-attention、linear-attention、mamba等，打破attention计算平方复杂度限制，解决长序列视频/图像引起的推理挑战，推进可灵/可图大模型的长序列场景下的推理极限；\n3、强化反馈优化：应用DPO/GRPO/PPO等强化学习的手段调优模型效果，在模型压缩的前置条件下探索强化学习与压缩算法的化学反应，推动可灵/可图大模型的效果-效率帕雷托前沿新SOTA。\n\n任职要求\n1、硕士及以上学历，数学、计算机、自动化、电子等专业优先；\n2、熟练掌握diffusion原理，具备公式推理和证明的能力，有过相关的研究经历和实践经验者优化；\n3、熟悉transformer结构及其变种，熟悉attention的设计和多种变种实现，掌握triton；\n4、熟练掌握线性线数、概率论、信息论、凸优化等基础知识；了解矩阵论、随机过程等；\n5、有较强的自驱力和学习力，对生成式模型有强烈的兴趣。\n加分项：\n1、有NIPS/ICLR/ICML/CVPR等顶会发表经历者优先；\n2、有强化学习的实践经历优化。",
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