通用算法工程师（杭州）

工作地点：重庆和杭州西湖区两地可选
岗位职责：
1. 参与大语言模型（LLM）、多模态大模型（如VLM、VLA）或计算机视觉模型的研发、训练、调优与部署；
2. 针对业务场景（如智能交互、机器人决策等），设计并实现端到端的深度学习解决方案；
3. 独立完成高质量数据的采集、清洗、标注及构建训练/评估 pipeline；
4. 持续跟踪并复现机器学习、大模型、多模态领域的前沿论文（如NeurIPS、ICML、CVPR、ACL、ICLR等），推动技术落地；
5. 优化模型性能，在精度、推理速度、显存占用等维度实现平衡，支持实际产品集成。

任职要求：
1. 学历背景：211/985 或“双一流”高校本科及以上学历，计算机科学、人工智能、电子信息、自动化等相关专业；（硕士/博士优先，优秀应届生亦可考虑）
2. 扎实基础：深入理解机器学习与深度学习基本原理，熟悉监督/自监督/强化学习范式；
3. 框架能力：熟练掌握 PyTorch，具备从零实现主流模型的能力，熟悉分布式训练、混合精度、梯度裁剪等训练技巧；
4. 模型经验：
- 熟悉经典与前沿模型架构，包括但不限于：
- 视觉方向：CNN、ResNet、ViT、Swin Transformer、YOLO、DETR 等；
- 大模型方向：LLaMA、Qwen、ChatGLM、Mistral 等开源 LLM 架构，了解预训练、指令微调（SFT）、RLHF 流程；
- 多模态方向：CLIP、BLIP、Flamingo、LLaVA、VILA、VLA（Vision-Language-Action）等视觉-语言对齐或具身智能模型；
5. 工程与科研能力：
- 能高效阅读英文论文并复现核心算法；
- 具备良好的代码规范、调试能力和实验记录习惯；
- 有 Hugging Face、ModelScope、DeepSpeed、Megatron-LM、vLLM 等工具链使用经验者优先；
6. 加分项：
- 有大模型预训练/微调/蒸馏/量化经验；
- 参与过多模态理解、具身智能、机器人视觉等项目；
- 在知名AI竞赛（如Kaggle、天池）或顶会论文中取得成果。

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