算法工程师（RAG、多模态等）(J15275)

职位描述

一、【多模态大模型】

职责概述：

1.参与多模态大模型的研发工作，包括但不限于模型设计、训练、优化和部署。

2.负责多模态数据的收集、处理和标注工作，以提高模型的性能和准确性。

3.与团队成员紧密合作，共同解决项目中的技术难题，推动项目进度。

4.跟踪最新的研究进展，将前沿技术应用于实际项目中。

任职要求

学历背景：

计算机科学、人工智能、统计学或相关专业硕士及以上学历。

技术能力：

精通Python、C++等编程语言，具备良好的编程习惯。

熟悉深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。

具备扎实的数学基础，熟悉线性代数、概率论与数理统计等。

有图像处理、自然语言处理、语音识别等多模态领域的项目经验者优先。

熟悉模型压缩、量化及加速技术者优先。

二、【RAG】

职位描述：

负责设计和实施 Agent 流程中的 RAG 环节，以及基于 RAG 的独立知识库产品系统。

主要职责：

设计和实现 RAG 系统的各个组件和关键算法，在 Agent 和知识库两种场景下持续提升检索和生成性能。

基于业务需求，完成 RAG 相关的数据工程和文档数据处理能力建设。

开发和优化满足业务场景和特定客户需求的 AI 知识库系统。

职位要求：

计算机科学、人工智能等相关专业的本科以上学历。

动手能力强，精通 Python/Java，至少 3 年的信息检索/推荐系统/大数据平台/知识图谱平台开发经验，有丰富的数据工程处理经验。

算法能力扎实，对向量化、混合检索、重排序等核心算法有深入和前瞻性理解。

熟练掌握 LangChain/Llamaindex 等 LLM 开发工具框架，有丰富的 RAG 和

Prompt Engineering 经验；熟悉 NLP、ML 和模型微调者优先。

熟悉掌握各种 AI 知识库产品，指导迭代优化关键业务逻辑和性能指标。

三、【模型部署】

职责概述

1.负责大模型的部署工作，确保模型的高效运行。

2.进行大模型推理性能的优化，提升系统的响应速度和处理能力。

3.与算法团队紧密合作，理解并实现大模型算法的硬件加速。

4.参与硬件选型和评估，确保所选芯片能够满足大模型部署的需求。

5.编写技术文档，提供技术支持，协助解决项目中的技术难题。

任职要求

学历背景：

计算机科学、电子工程、自动化或相关专业本科及以上学历。

技术能力：

精通C/C++、Python等编程语言，具备良好的编程习惯。

熟悉至少一种国产芯片（如华为昇腾、寒武纪、壁仞等）的架构和部署。

具备深度学习模型部署经验，熟悉模型推理优化技术，通过技术优化训练和推理性能。

工作经验：

具有2年以上大模型部署或相关领域的工作经验。

有国产芯片部署经验者优先。

四、【具身智能】

专业背景：计算机、人工智能、机器人等相关专业硕士及以上学历，博士学位优先。

研究经验：具有3年以上具身智能相关研究经历，熟悉AI技术和具身智能的整体架构。

技术能力：

熟练掌握Python、PyTorch等编程语言和深度学习框架。

熟悉C++、CUDA、ROS等技术，有相关数据集和基准搭建经验者优先。

深入理解AI技术基本原理，计算机视觉，自然语言处理，强化学习等，能够熟练运用这些算法解决实际问题。

相关项目经验：参与过具身智能相关项目，如机器人本体开发、仿真平台研究等。

其他要求：具备良好的团队协作能力、沟通能力和较强的学习能力，能够快速适应新环境。

加分项

竞赛获奖：在AI技术等领域获得过竞赛奖项优先。

学术成果：在CVPR、ICCV、NeurIPS等顶级学术会议或期刊上和高校合作发表过论文者优先。

开源贡献：有开源项目贡献者优先。

五、模型压缩与推理优化

【岗位职责】

1. 研究并实现前沿模型压缩技术，包括但不限于量化、知识蒸馏、剪枝、矩阵稀疏化、算子优化、投机采样、Prefill/Decode分离等；

2. 针对具体业务场景，设计轻量化模型压缩方案，优化模型性能瓶颈，提升推理效率与资源利用率；

3. 推动压缩模型在多种硬件平台（CPU、GPU、NPU、TPU等）上的部署落地，实现高效的端到端推理加速；

4. 跟踪行业最新研究成果，持续探索模型压缩与推理优化的技术边界。

【任职要求】

1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、电子信息等相关专业优先；

2. 熟悉主流模型压缩与加速技术，具备扎实的理论基础和工程实现能力；

3. 至少掌握一种大模型高效推理框架：如 vLLM、SGLang、TensorRT、Ollama、OpenVINO 等；

4. 具备良好的编程能力（Python/C++），熟悉 PyTorch/TensorFlow 框架；5. 有实际模型部署或推理优化项目经验者优先；

6. 具备较强的问题分析与解决能力，热爱技术创新，关注行业动态。

【加分项】

1. 有开源社区贡献经历（如 HF、vLLM、Transformers 等）；

2. 在顶会（如 NeurIPS、ICML、CVPR、ACL 等）发表过相关论文；

3. 熟悉大语言模型训练、微调及推理流程；

4. 对高性能计算、异构计算有研究背景者优先。

六、区块链

职位概述：

我们正在寻找对人工智能与区块链技术都具备深厚理解的技术人才，加入我们的 AI 研究院核心团队。该岗位将专注于探索 AI 在区块链领域的创新应用，包括但不限于智能分析场景需求优化布局、 智能合约优化、去中心化治理、隐私计算、共识机制增强等领域。你将参与前沿课题研究与产品落地实践，推动 AI 技术在区块链生态中的深度融合与应用。

岗位职责：

- 运用机器学习、深度学习、自然语言处理、强化学习等AI技术，提升区块链系统的性能、安全性与智能化水平；

- 参与构建基于AI的数据分析平台、预测模型及自动化治理工具；

- 推动AI技术在链上数据解析、链下验证、智能决策等场景中的工程实现；

- 挖掘并拓展AI在区块链领域的创新应用场景，包括但不限于分布式系统、隐私保护、去中心化身份（DID）等；

- 跟踪国内外最新研究成果，撰写高质量专利、技术文档和研究报告。

任职要求：

1、计算机科学、人工智能、数学、电子信息等相关专业硕士及以上学历；

2、技术背景：

- 具备扎实AI 技术基础，熟悉主流机器学习/深度学习框架，能够根据实际问题优化模型，解决实际场景中的复杂任务；

- 熟悉区块链核心技术（如共识机制、加密算法、智能合约、Layer2、零知识证明等）；

- 有 AI+区块链项目经验者优先；

- **加分项：**

- 在顶级会议（NeurIPS、ICML、CVPR、AAAI、Crypto、IEEE S&P 等）发表过论文；

- 熟悉隐私计算（如同态加密、多方安全计算）、联邦学习、边缘AI等技术；

- 有开源社区贡献经验或主导过区块链/AI 相关项目；

任职要求

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