更新于 10月9日

初级算法工程师(LLM应用方向)

1.5-2万
  • 广州荔湾区
  • 西门口
  • 1-3年
  • 本科
  • 全职
  • 招1人

雇员点评标签

  • 工作环境好
  • 同事很nice
  • 人际关系好
  • 团队执行强
  • 氛围活跃
  • 免费班车
  • 管理人性化
  • 准时发工资

职位描述

机器学习大模型算法PyTorchTensorFlowPythonLLM人工智能
主要职责:
· 模型开发与微调: 参与机器学习/深度学习模型的整个生命周期,包括数据处理、特征工程、模型训练、评估和部署。
· LLM定制化应用: 使用主流框架(如LangChain, LlamaIndex)进行大语言模型的应用开发,包括但不限于提示工程、RAG系统搭建、Agent开发以及针对特定场景的模型微调。
· 算法实现与优化: 使用Python及相关库(如PyTorch, TensorFlow, Transformers)实现、复现和优化各类NLP和机器学习算法。
· 实验与评估: 设计和执行严谨的实验,对模型性能进行系统性的评估和分析,并形成报告,为算法选型和优化提供数据支持。
· 技术跟进: 主动学习和研究业界最新的AI技术动态,特别是LLM领域的新模型、新方法和新工具。
任职要求:
· 学历专业: 计算机科学、人工智能、数学、统计学或相关领域的本科及以上学历。
· 编程能力: 熟练掌握Python编程,有良好的编码习惯和调试能力。
· 理论基础: 扎实的机器学习/深度学习基础,了解常见的NLP任务(如文本分类、NER、情感分析等)和模型(如Transformer, BERT, GPT系列)。
· 技术栈:
o 必须熟悉PyTorch或TensorFlow其中一种深度学习框架。
o 了解Hugging Face等开源模型社区及相关工具库。
o 对LangChain, LlamaIndex等LLM应用框架有了解或项目经验者优先。
· 实践经验: 拥有课程项目、实习、Kaggle竞赛或个人技术博客/GitHub项目等形式的实践经验。
· 个人素质: 具备优秀的问题解决能力、强烈的学习欲望和良好的团队协作精神。
加分项:
· 有使用API(如OpenAI, Anthropic)或开源LLM(如Llama, ChatGLM, Qwen)进行应用开发的经验。
· 了解模型量化、剪枝等轻量化技术。
· 有将模型进行简单部署(如使用FastAPI, Flask, Docker)的经验。

工作地点

广州荔湾区美国银行中心大厦

职位发布者

吴女士/招聘主管

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软通动力信息技术(集团)股份有限公司(以下简称“软通动力”)是中国领先的全栈智能化产品与服务提供商,2005年成立于北京,始终坚持创新,致力于成为一家具有全球影响力的科技企业。公司提供软件与数字技术服务、计算产品与智能电子、数字能源与智算服务以及国际化服务,员工90000人。目前,公司在10余个重要行业服务超过2600家国内外客户,其中超过230家客户为世界500强或中国500强企业。公司位列2024年中国 IT服务市场第一,入选2025年财富中国 500强企业,位列429。软通动力拥有软通咨询、软通金科、软通国际、软通工业互联、软通华方、机械革命、恒悦等业务子品牌,北京、江苏两大智能制造基地,布局北美、日韩、亚太、中东四大区域市场,在全球60余个城市构建完善的全球业务网络。公司锚定AI前沿,以人工智能工程能力为基础,科学智能(AI for Science)为引领,布局智能制造、ICT软硬基础能力和具身智能等领域,打造新产业链闭环,为客户提供场景智能(AIAgent)、终端智能(AI Terminal)、计算智能(AIInfra)的全栈智能服务。软通动力设立30个能力中心,拥有1个国家级工程实验室,6个省市政府认定的工程、技术实验室及研发中心,1个博士后科研工作站,依托全球软硬生态协同创新体系,不断探索前沿技术应用潜力。公司旗下教育品牌软通教育,拥有一家全日制本科学院——郑州西亚斯学院数字技术产业学院;全国合作院校700多所,设有70多个校企联合人才培养基地,通过校企合作、协同育人,为社会培养高素质应用型人才。软通动力先后荣获“2024新经济企业500强”、“2024年中国软件和信息技术服务竞争力百强企业”、“中国软件产业40年贡献企业”、“2024年信创领军企业”、“省级科技进步奖”,入选沪深300、中证A500、创业板50等核心指数,深交所信息披露最高“A”级评价,连续三年获得Wind ESG评级AA级等权威认可;拥有专利380+项、全球软件工程领域最高级别CMMI V2.0成熟度5级评估认证、信息系统建设和服务能力最高等级——杰出级(CS5)、信息技术服务标准(ITSS)运维能力成熟度一级认证等专业资质,支撑公司更优质的服务体系。
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