算法工程师-AI-大模型-博士（2027校招）

职位描述

- 主导前沿算法研究与技术攻关，围绕NLP、计算机视觉、多模态大模型、时序算法、智能决策、推荐风控等任一核心方向，结合业务痛点开展创新性算法研究，独立设计新型算法方案、模型架构与技术落地路径。

- 负责核心算法数据集的体系化搭建、高质量数据治理、专属数据增强方案研发，构建适配高端模型训练的标准化、高质量数据体系，支撑前沿模型研发与迭代升级。

- 牵头大模型/深度学习模型的训练、微调、消融实验、性能迭代，针对模型精度、泛化能力、推理效率、鲁棒性等核心指标进行深度优化，攻克算法落地中的重难点技术问题。

- 牵头算法工程化落地与技术赋能，统筹对接研发、产品、工程团队，完成模型封装、部署、迭代与运维，推动前沿算法从科研原型到规模化业务落地。

- 追踪国际顶级会议、期刊前沿技术，开展算法创新、技术预研、专利及论文成果沉淀，搭建和完善公司核心算法技术体系，形成技术壁垒。

- 主导技术方案评审、科研项目攻关，输出高标准算法设计方案、科研报告、技术专利、论文等成果，指导初级研发人员，助力团队技术能力提升。

任职要求

- 2027届统招博士学历，计算机科学与技术、人工智能、软件工程、应用数学、统计学、电子信息、自动化、大数据等相关专业，具备深厚的算法理论功底与独立科研能力。

- 具备深厚的机器学习、深度学习、数理统计理论功底，精通各类经典算法、深度学习网络架构及大模型底层原理，熟练掌握Transformer、多模态融合、模型微调、对齐优化、小样本学习、鲁棒学习等前沿技术，具备独立开展算法创新研究、技术攻关的能力。

加分项

- 拥有丰富的博士阶段科研课题、国家级科研项目、重点实验室攻关经历，主导过完整算法科研项目，具备独立立项、攻坚、结题能力者优先。

- 在NLP、计算机视觉、多模态大模型、智能决策、时序预测、风控推荐等任一细分方向有深耕研究和落地成果。

- 在顶会、核心期刊发表过高质量学术论文，拥有算法相关发明专利、软著、技术创新成果者优先。

- 熟悉大模型工程化、模型轻量化、分布式部署、AI系统搭建，有前沿算法规模化落地、技术体系搭建经验者优先。

- 熟练使用Python，精通各类数据处理、算法建模工具，熟练掌握PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架，熟悉大模型训练、分布式训练、模型压缩、推理优化等核心技术。

- 精通算法实验设计、变量消融、指标评估、模型迭代全流程，具备解决复杂场景下算法瓶颈、模型缺陷、业务适配难题的实战能力，可独立完成前沿算法从研究、建模到落地的全流程闭环。

- 扎实掌握数据结构、经典算法、数理优化理论，熟练使用Linux开发环境，具备极强的代码调试、问题排查、技术攻坚能力。

- 精通特征工程、数据挖掘、统计分析技术，熟练运用各类数据库与数据分析工具，具备基于海量数据挖掘技术痛点、驱动算法创新优化的能力。