工作岗位内推

职位描述：
1、负责公司全流程的智能语音场景的规划和实施；
2、负责 AIGC 相关的特定音色、情绪的语音合成相关算法研究和工程实现，主攻语音合成方向；
3、负责跟进行业前沿技术发展趋势，跟踪国际前沿算法发展方向和相应技术，能够在业务场景中进行落地应用。

联系请注明来源：程高社。

岗位职责：
- 图像和视频数据的处理工作，包括清洗、打标、筛选、增强等；
- 根据产品目标和训练策略拆解数据目标，制定数据处理策略和计划；
- 对数据处理结果进行评估，并根据结果迭代处理策略；
- 和数据打标员合作，推进大批量数据打标工作。

岗位基本要求
- 精通Python编程，扎实的编程能力；
- 熟练掌握PyTorch、TensorFlow或其他ML框架；
- 有训练、优化ML模型的经验，包括参数调整、模型调整、微调等；
- 熟悉CV领域，有过图像生成模型和视频生成模型训练的经验者优先；
- 对数据质量有很高的要求，能判断数据优劣；
- 良好的沟通、合作和文档编写能力。

联系请注明来源：程高社。

3年以上python全栈，擅长工程化/产品部署/图像算法尤佳。
如果有过数字人/3D虚拟人以及元宇宙经验尤佳。

联系请注明来源：程高社。

岗位职责
负责NAS项目的核心功能开发, 包括数据恢复, 网络配置, 虚拟机管理, docker管理等功能模块的开发。
岗位要求
1）扎实的C++编程技术, 有C++开发经验, 熟悉常用的数据结构、算法；
2) 熟悉Linux操作系统及Linux多线程、进程通信等内容的编程；熟悉计算机网络编程（TCP/IP、UDP等网络通信协议）；
3) 了解Linux文件系统, 有存储类应用开发优先考虑；
4) 有Linux下软RAID使用经验, 了解常用磁盘整列原理(RAID-0, RAID-2, RAID-5等)优先考虑。

1、C端产品经理
2、偏用户增长和商业化方向
3、3-5年工作经验
4、有海外背景，做过文生图产品，面向海外用户，对海外竞品有一定的了解。

岗位职责：

1、参与计算机视觉、雷视融合、车辆结构化、指掌静脉、人脸、3D视觉、行为识别等相关算法技术研究;

2、参与包括但不限于雷视融合、车辆结构化、指掌静脉、人脸、3D视觉、行为识别等算法项目和产品模型开发、封装、部署与性能优化；

3、参与算法设计文档、专利、论文的编写。

任职资格：

1、计算机相关专业硕士及以上学历， 2年以上相关经验，具备良好的数学理论基础；

2、掌握 C/C++、Python等一种或多种语言；

3、熟悉常见的机器学习、深度学习理论知识，如CNN、Vision Transformer等，有一定的实战落地经验;

4、熟练掌握Pytorch、Tensorflow、Caffe、PaddlePaddle等其中一种深度学习框架，熟练使用OpenCV等计算机视觉库;

5、熟悉模型量化、结构重参数化、知识蒸馏等模型加速技术。

6、较好的英文文献阅读能力，良好的沟通能力。

7、有英伟达、寒武纪、华为Atlas、比特大陆等边缘计算平台算法模型移植经验优先;

公司主要业务：
行业AI大模型及行业AI应用的研发。

岗位职责：
利用现有的人工智能技术，结合自身平台的大数据，实现AI咨询问答，行业数据的智能内容推荐、结果预测分析等。
负责人工智能模型的开发和优化，包括深度学习、机器学习模型等。
根据业务需求，设计和实施高效的AI算法。
负责大规模数据集的处理、模型训练和调优。
参与人工智能项目的整体架构设计和优化。
致力于行业人工智能机器学习算法的研发，如推荐算法，用户行为预测，大数据分析，自然语言处理，深度学习，机器学习等。
研究和使用开源大模型技术，提供解决方案并进行应用实现。
负责研发和优化大模型的训练和部署技术，提升模型效率和性能。
参与开源大模型的开发和维护工作，提高模型的普遍性和适用性。
能够及时跟进和了解AI相关技术在学术界和工业界的最前沿技术发展，持续引入和应用创新的技术和算法赋能业务。

任职要求：

具备良好的英文读写能力，能阅读英文文献。
本科及以上学历，计算机科学、数学、统计或相关领域。
有实际项目经验者优先，如计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等领域。
熟悉目前比较主流的大模型（例如 OpenAI）的定制化使用、训练微调等技术
2年以上大模型相关经验优先，具有大模型的开发、训练、调优经验，熟悉模型压缩、知识蒸馏等技术。
对深度学习、机器学习、自然语言处理等有深入理解，熟悉常用的AI模型及其优缺点。
具备扎实的编程技能，熟悉Python等常用编程语言，掌握Pytorch、tensorflow，Paddlepaddle，Caffe等相关深度学习框架。
掌握训练大模型的训练流程(SFT/RW/RLHF)。
有较深厚的机器学习和深度学习基础，了解各种学习算法及应用场景（如逻辑回归、SVM、神经网络、决策树、贝叶斯、CNN、DNN、RNN、LSTM等）。
了解数据并行，张量平行等相关分布式训练方法，熟悉常用大模型分布式训练框架例如deepspeed,Megatron-LM。
有NLP或大模型相关项目经验，熟悉Transformer模型架构，ChatGLM、LLaMA等相关模型原理。