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TimeH
V2EX  ›  酷工作

[北京/上海] 大模型独角兽 大模型算法/对齐/训练/推理/nlp 算法专家

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  •   TimeH · 356 天前 via iPhone · 1573 次点击
    这是一个创建于 356 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    创始人清华大学背景,具备公司上市成功经验,技术理想主义者。

    核心团队由百度、华为、微软、字节、腾讯等知名大厂以及海外技术精英,业界技术大牛,科学家。

    目前估值 12 亿美金以上,商业化落地产品 2B 2C 。

    微信&电话:15210750729

    邮箱: [email protected]

    地点:北京/上海

    大模型算法专家
    岗位职责
    1.负责基于海量数据的 NLP/视觉/多模态大模型关键技术突破,研发面向计算基座的大模型。
    2.深入调研和关注大模型/多模态等方向的前沿技术

    职位要求
    1.参与或者领导过大规模预训练模型落地项目。
    2.对预训练大模型充满热情,信仰 AGI 。
    3.有自然语言处理和多模态的研发背景,对搜索/对话/机器翻译/图像生成等相关领域有深入理解优先。

    分布式训练工程师
    职位职责:
    1. 设计和实现超大规模语言模型的分布式训练算法,并提高训练效率和稳定性。
    2. 优化模型结构,提高模型的精度和泛化能力。
    3. 调优训练数据,提高模型训练效果。

    职位要求:
    1. 精通分布式训练算法,具备超大规模模型训练的实际经验。
    2. 精通深度学习算法,熟悉至少一种主流深度学习框架(例如 PyTorch 或 TensorFlow )。
    3. 熟悉常用的模型结构和优化方法,例如 CNN 、RNN 、BERT 、GPT 等。
    4. 熟悉数据调优和数据增强等相关技术。
    5. 具备优秀的编程和算法能力,熟练使用 Python 和 C++ 等编程语言。
    6. 具备良好的沟通能力和团队协作能力,能够与跨部门团队进行有效沟通和协作。

    大模型推理工程师 岗位职责:
    1. 负责推理加速算法的研发和实现,包括但不限于模型剪枝、模型量化、模型蒸馏、模型压缩等。
    2. 负责深度学习模型的量化和蒸馏,实现高效的模型压缩和部署,提高模型的运行效率和推理速度。
    3. 负责 LLM 模型的端到端部署,包括但不限于推理引擎的开发、模型优化和压缩、模型部署的端到端流程设计等。

    要求:
    1. 具有深度学习推理加速和优化的经验,熟悉常见的加速技术,如剪枝、量化、分布式推理等,并能够根据不同场景和硬件平台进行针对性的优化。
    2. 熟悉常见的模型量化技术,如低精度量化、动态量化等,并能够进行模型的量化优化。
    3. 熟悉常见的深度学习框架,如 TensorFlow 、PyTorch 等,并能够根据业务需求进行算法实现和调试。
    4. 熟悉 LLM 相关的算法技术以及推理加速方法。
    5. 具备较强的团队合作和沟通能力,能够与团队成员、业务部门紧密协作,完成项目交付和技术创新。

    对齐算法工程师
    1.负责大模型对齐算法相关技术研究,不断提升模型逻辑推理、数学、指令跟随、代码、Planning 、多轮对话等能力;
    2.持续跟进业界最新的大模型对齐算法,参与大模型对齐算法的设计、训练、调优工作;

    职位要求
    1.硕士及以上学历,计算机、数学或统计学等相关专业,两年及以上 NLP 相关经验;
    2.熟练使用 pytorch/tensorflow 深度学习框架,熟练掌握 Transformer 框架;
    3.对 LLM 有深入理解和实践,有 SFT 、RLHF 相关经验者优先;
    4.较强的工程实现能力,熟练掌握 C/C++, JAVA,Python 等至少一种语言;
    2 条回复    2023-12-26 15:17:54 +08:00
    JoshuaBen
        1
    JoshuaBen  
       356 天前
    看起来是月之暗面
    smellyteethy
        2
    smellyteethy  
       345 天前
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