大模型算法工程化工程师

职位描述

为什么加入我们？

- 参与下一代模型的构建，获得数据->训练->推理端到端全流程的技术视野。

- 开放的文化，可以获取最新的技术观点；扁平高效的团队组织，可以将想法快速落地。

- AI Native的工作方式，用想象力重新定义开发范式。

岗位做什么？

核心是利用AI重新构建基础设施，提升团队研发效率和模型迭代速度。

- 数据工程：设计开发支撑数据处理的平台，创建AI工具使得用户能快速迭代数据链路。

- 训练工程：评估和优化模型训练的平台，借助AI工具提升实验流程效率、训练稳定性等。

- 整体推动算法团队研发流程的标准化、平台化、AI化。

任职要求

- 有扎实的编程功底，有良好的软件工程能力。​

- 具备计算机系统底层知识，有较宽的技术视野。​

- 有较好的沟通协作能力，能够凝炼和导出用户的需求。​

- 有较高的AI认知和实践，有想象力和创造力。​

- 具备良好的工程抽象能力与问题拆解能力。​

加分项​

- 有数据处理或数据工程经验，如大规模数据处理、ETL、数据 pipeline、数据清洗和标注。​

- 深度参与过复杂系统的构建，如Spark/Ray/数据湖/数仓、分布式文件系统、分布式数据库等。​

- 理解机器学习基本流程，有算法背景或参与过模型训练相关工作。​

- 负责公司内部的业务中台，有丰富的业务沟通经验。​