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        "requirements_text": "C/C++\nJava\n机器学习\n规控算法\n图像算法\n深度学习\n大模型算法\n自然语言处理算法\n广告算法\n强化学习\n推荐算法\nPython\n岗位职责（多岗位同步在招）\n本次同步开放大模型算法、NLP算法、计算机视觉CV、多模态AIGC、推荐搜索算法、AI算法工程全方向岗位，可根据个人基础、求职意向灵活匹配岗位，适配应届⽣及各阶段技术⼈员。（深圳，东莞，上海，苏州，杭州，南京，武汉，西安，成都，北京）\n1、核⼼算法研发：负责大模型、NLP、多模态、计算机视觉、推荐搜索任一⽅向的算法迭代，独立完成模型设计、训练微调、参数调优与迭代优化，针对性解决业务场景中的核心技术问题。\n2、前沿技术研究：持续跟进Transformer架构、Agent智能体、RLHF人类反馈强化学习、模型量化、剪枝蒸馏、稀疏训练等行业前沿技术，结合业务落地创新技术方案，沉淀技术专利、技术成果与方法论。\n3、AI工程化落地：参与训推一体化架构搭建与迭代，优化分布式训练、高并发推理性能，有效降低服务延迟、提升系统吞吐能力，保障AI模型在生产环境稳定、高效运行。\n4、业务场景赋能：对接产品、数据、研发团队，搭建标准化数据集与模型评估体系，持续迭代优化模型精度与效果，赋能智能交互、视觉识别、AIGC内容生成、智能推荐、智能搜索等核心业务场景。\n5、技术沉淀迭代：复盘项目落地过程中的难点与问题，持续优化算法流程与技术方案；积极参与团队技术分享与技术复盘，推动团队整体技术能力升级。\n任职要求\n1、学历专业：本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、应用数学、统计学、电子信息等理工科相关专业，能力优秀者可放宽专业限制。\n2、技术基础：熟悉机器学习、深度学习基础理论，了解CNN、Transformer等主流网络模型架构；熟练掌握Python编程，会使用PyTorch、TensorFlow、MindSpore任一深度学习框架，能够独立完成基础模型训练、调试与优化即可。\n3、项目/实习经验（满足其一即可，应届生、零基础可培养）：\n① 有大模型微调、轻量化改造、简单场景落地、模型推理优化相关实习或项目经验；\n② 有图像识别、目标检测、图像分割、OCR识别、图文/视频生成等计算机视觉、多模态相关项目或实习经历；\n③ 有大数据建模、内容推荐、搜索排序优化、用户行为分析相关基础项目经验即可。\n4、加分项：了解分布式训练、模型加速、推理部署等相关工具；有国产芯片适配、AI项目线上落地经验优先；有算法竞赛奖项、课程设计、开源项目参与经历均可加分；无相关经验、学习能力强的应届生也可重点培养。\n5、考核说明：入职设有简单机考，仅考察Python基础、深度学习常识、基础算法逻辑，难度偏低，重点考察学习能力与代码基础。\n6、综合素质：逻辑思维清晰，学习能力强，愿意长期深耕AI技术领域，具备基础问题分析与解决能力；性格开朗，善于跨团队沟通协作，工作有责任心、抗压能力良好，能踏实跟进项目全流程落地。\n认证资质\n人力资源服务许可证\n劳务派遣经营许可证",
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