职位&公司对比
职位详情
- 广州
- 3-5年
- 大专
- 机器学习
- 大模型算法
- 强化学习
- 图像算法
- 自然语言处理算法
- 模型加速/性能优化
- 大数据处理工具(Spark/Hadoop/Hive)
- 算法工程化经验
- 发表算法相关优秀论文
- 优秀开源项目经历
Maas模型调优工程师/AI应用开发工程师 工作内容 1、负责对模型效果进行细致的调优以满足业务需求。 2、设计和构建用于训练机器学习算法的数据集,确保数据的质量和多样性。 3、熟练掌握大模型的微调技术,能够根据特定应用场景直聘调整模型参数以优化性能。 4、面对模型训练和调优过程中出现的直聘问题,能够提出解决方案并实施。 5、参与模型的系统评测工作,确保模型在实际应用中的稳定性和可靠性。" "任职资格 1、 专科及以上学历,计算机或者通信专业,3年以上工作经验; 2.、熟悉深度学习模型,熟悉开源的行业热门模型,有语音、自然语言、图文、分析预测等模型训推和AI应用实践经验。 3、熟悉大语言模型,保持大模型榜单、业界新上线模型的敏锐感知,对开源大模型和商业大模型的优缺点有清晰的认识。 4.、有AI应用项目经验,熟悉pbossytorch、fastspeed、mindspore等开发框架,具备大模型+小模型+API+插件+prompt的编排设计思维和开发能力。 5、 具备丰富模型训推经验,可快速完成模型的部署、训练、微调(当多MaaS建成后,这部分要来自BOSS直聘求转换为“会熟练使用MaaS平台进行模型管理”)""
职位详情
- 广州
- 3-5年
- 本科
- 机器学习
- 大模型算法
- 多模态算法
- 自然语言处理算法
- Python
- pytorch
- transformers
工作职责: 1、负责收集和处理大量的文本数据,训练和优化NLP模型,并进行性能评估; 2、了解NLP大模型原理,了解多模态模型原理,参与大模型的开发和维护工作; 3、能够与其他团队合作,完成跨部门的合作项目,提供高质量的NLP算法解决方案,并负责实施; 4、能够基于开源NLP框架、LLM框架进行二次开发和调测; 任职资格: 1. 具有良好的python代码开发能力,对机器学习、深度学习直聘有深入理解,有完整NLP项目开发经验; 2. 熟悉NLP算法和技术,熟悉文本清洗技术、熟练掌握pytorch或tensorflow等深度学习框架,熟悉transformers原理,了解国产深度学习框架,如mindspore、paddlepaddle等; 3. 熟悉linux系统,熟悉docker部署方法; 4. 了解RabbitMQ/kafka,了解redis、es,了解并能使用至boss少一种noSQL数据库; 5. 责任心强,有较强的沟通协作能力、学习能力; 6.3年或以上相关工作经验,本科或以上学历直聘(学信网可查)。
技能解析
- 出现的问题
- 应用开发
- 设计思维
- 机器学习算法
- 分析预测
- 自然语言
- 开发框架
- 模型训练
- 学习算法
- 提出解决方案
- 解决方案
- 机器学习
- 开发能力
- 深度学习
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 深度学习框架
- 项目开发经验
- SQL数据库
- 代码开发
- 团队合作
- 沟通协作
- 沟通协作能力
- 协作能力
- 维护工作
- 二次开发
- 开发经验
- 学习能力
- 的开发和维护
- 解决方案
- 机器学习
- 开发能力
- 深度学习
数据来自CSL职业科学研究室
工作时间
工作时间
公司福利
- 餐补
- 带薪年假
- 股票期权
- 年终奖
- 定期体检
- 意外险
- 补充医疗保险
- 五险一金
- 朝九晚六
公司福利
- 定期体检
- 五险一金