主分类:AI训练推理与计算优化
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"requirements_text": "大模型压缩加速算法工程师\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:J1001\n工作地点:北京 / 上海\n所属部门:D0000\n发布时间:2025-07-11\n\n岗位职责\n1、为实现类Sora模型实时化无损生成研究可行方案, 包括但不限于步数蒸馏,efficiency-attention计算,cache-reuse策略,QAT训练等;\n2、为LLM/MLLM的高效推理探索前沿解决方案, 包括但不限于efficiency architecture,sparseattention,fp8/4-tuning,data/model distillation,speculativedecoding等;\n3、在指导下参与视频生成大模型/多模态大模型的全链路探索。\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、算法基础扎实,具有 LLM、扩散模型等生成式模型的研究或使用经验;\n3、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、有顶会论文发表经验(CV/NLP顶会,ICLR/ICML/NIPS均可)优先;\n2、了解强化学习优先。",
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"fulltext": "大模型压缩加速算法工程师\n大模型压缩加速算法工程师\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:J1001\n工作地点:北京 / 上海\n所属部门:D0000\n发布时间:2025-07-11\n\n岗位职责\n1、为实现类Sora模型实时化无损生成研究可行方案, 包括但不限于步数蒸馏,efficiency-attention计算,cache-reuse策略,QAT训练等;\n2、为LLM/MLLM的高效推理探索前沿解决方案, 包括但不限于efficiency architecture,sparseattention,fp8/4-tuning,data/model distillation,speculativedecoding等;\n3、在指导下参与视频生成大模型/多模态大模型的全链路探索。\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、算法基础扎实,具有 LLM、扩散模型等生成式模型的研究或使用经验;\n3、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、有顶会论文发表经验(CV/NLP顶会,ICLR/ICML/NIPS均可)优先;\n2、了解强化学习优先。\n大模型压缩加速算法工程师\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:J1001\n工作地点:北京 / 上海\n所属部门:D0000\n发布时间:2025-07-11\n\n岗位职责\n1、为实现类Sora模型实时化无损生成研究可行方案, 包括但不限于步数蒸馏,efficiency-attention计算,cache-reuse策略,QAT训练等;\n2、为LLM/MLLM的高效推理探索前沿解决方案, 包括但不限于efficiency architecture,sparseattention,fp8/4-tuning,data/model distillation,speculativedecoding等;\n3、在指导下参与视频生成大模型/多模态大模型的全链路探索。\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、算法基础扎实,具有 LLM、扩散模型等生成式模型的研究或使用经验;\n3、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、有顶会论文发表经验(CV/NLP顶会,ICLR/ICML/NIPS均可)优先;\n2、了解强化学习优先。\n大模型压缩加速算法工程师\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:J1001\n工作地点:北京 / 上海\n所属部门:D0000\n发布时间:2025-07-11\n\n岗位职责\n1、为实现类Sora模型实时化无损生成研究可行方案, 包括但不限于步数蒸馏,efficiency-attention计算,cache-reuse策略,QAT训练等;\n2、为LLM/MLLM的高效推理探索前沿解决方案, 包括但不限于efficiency architecture,sparseattention,fp8/4-tuning,data/model distillation,speculativedecoding等;\n3、在指导下参与视频生成大模型/多模态大模型的全链路探索。\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、算法基础扎实,具有 LLM、扩散模型等生成式模型的研究或使用经验;\n3、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、有顶会论文发表经验(CV/NLP顶会,ICLR/ICML/NIPS均可)优先;\n2、了解强化学习优先。",
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