职位&公司对比
职位详情
- 北京
- 5-10年
- 硕士
- 人工智能
- 机器学习
- 算法
岗位信息如下： 1、基于华为研发积累的海boss量数据资产（PB级），通过AI及机器学习/深度学习技术，挖掘与固化研发过程价值信息，从人的研发经验数据中学习，建立智能化研发模型，洞察预测研发业务及过程趋势，辅助支撑研发人员高效作业，提升研发效率。 A、PB级大数据训练系统，涉及ETL、SQL和NOSQL等数据处理与分析关键技术 B、研发知识网络 C、用例和脚本模型 D、基于深度学习的自动化判定系统 E、研发数据模型和智能分析 2来自BOSS直聘、聚焦华为现有产品的研发能力和研发数据，引入先进的人工智能和大数据分析技术，构建新一代智能化研发工具平台，支撑研发全流程活动自动化、智能化，提升公司产品从开发环境到生产环境的全流程验证能力。 3、根据业界技术发展趋势、业务发展趋势和公司产品与解决方案现状，给出研发领域的年度规划与平台架构总体策略；重点关注人工智能技术在研发业务中的应用； 4、对业界新技术保持敏锐的感知，积极探索新技术在工具上的应用并指导相关人员落实到工具；
职位详情
- 北京
- 1-3年
- 本科
- 大模型算法
- 模型加速/性能优化
- C/C++
- Java
- Python
- 算法工程化经验
1、在AI基础平台团队，负责分布式训练框架研发，服务于公司核心业务(包括搜索推荐/NLP/CV/语音等业务方向)。 2、对平台上大模直聘型（搜/推CV/NLP/语音模型）训练进行性能优化，改善模型训练效率，充分挖掘硬件特性。 3、紧跟业内前沿，持boss续优化框架。 kanzhun岗位要求： - 精kanzhun通C++/Python，有良好的数据结构和算法基础，熟悉NCCL、CUDA编程。 - 具备丰富的模型训练加速经验kanzhun，熟悉多种训练框架、分布式训练方案(Pytorch，Megatron、DeepSpeed)，有实际落地经验。 - 了解深度学习常用模型和算法，有大规模稀疏模型、预训练模型训练优化经验优先。 - 有容器、K8S等云原生技术实践者优先。
技能解析
- 大数据分析
- 海量数据
- 技术发展
- 关键技术
- 技术发展趋势
- 解决方案
- 数据分析
- 机器学习
- 研发工具
- 数据模型
- 研发经验
- 数据处理
- 平台架构
- NOSQL
- 开发环境
- 发展趋势
- 深度学习
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- CUDA
- 训练框架
- 数据结构和算法
- 算法基础
- 性能优化
- 模型训练
- 数据结构和算
- 数据结构
- 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
- 交通补助
- 生日福利
- 节日福利
- 免费班车
- 团建聚餐
- 零食下午茶
- 员工旅游
- 带薪年假
- 法定节假日三薪
- 节假日加班费
- 夜班补助
- 加班补助
- 企业年金
- 股票期权
- 绩效奖金
- 年终奖
- 定期体检
- 意外险
- 补充医疗保险
- 五险一金
公司福利
- 交通补助
- 节日福利
- 住房补贴
- 餐补
- 员工旅游
- 带薪年假
- 加班补助
- 股票期权
- 年终奖
- 定期体检
- 补充医疗保险
电子营业执照
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