多模態(tài)/基礎大模型
工作職責
1負責人工智能領域前沿算法的研發(fā)設計優(yōu)化，探索人工智能的創(chuàng)新應用；
2負責研究人工智能在NLP多模態(tài)圖計算大模型等領域的落地和創(chuàng)新，賦能企業(yè)產品智能化轉型，提升產品競爭力；
3負責大模型工具鏈平臺研發(fā)，支持大模型數(shù)據(jù)清洗訓練編譯量化推理評估等功能；
4負責NLP/CV/跨模態(tài)基礎大模型研發(fā)，行業(yè)大模型知識注入精調推理等研發(fā)工作；
5負責大模型訓練推理加速技術研究，解決千億級大模型訓練及推理加速關鍵技術問題；
6負責CV領域目標檢測圖像定位語義分割多目標跟蹤等算法研發(fā)；
7負責AI Agent系統(tǒng)的架構設計與研發(fā)，探索基于大模型的自主規(guī)劃工具調用記憶和復雜任務解決能力。
任職要求
1計算機人工智能數(shù)學相關專業(yè)，碩士及以上學歷；
2熟悉TensorflowPytorch等AI常用算法和框架，對神經網(wǎng)絡關鍵算子有深入理解；
3精通深度學習算法，熟悉NLPCV和多模態(tài)等大模型網(wǎng)絡結構和原理，有大模型研發(fā)經驗者優(yōu)先；
4熟悉PythonC++等編程語言；
5學習能力強善于溝通，對技術創(chuàng)新充滿激情，有較強的成就導向。
機器學習/計算機視覺
工作職責
1研發(fā)基于圖像視頻計算攝影計算機視覺多模態(tài)大模型的相關算法；
2研發(fā)輕量化視頻算法（如視頻HDR/視頻夜景）與多攝協(xié)同（曝光/色調/變焦），提升目標檢測目標分割任務相關精度；
3研究模型輕量化，優(yōu)化算法模型，包括對算法微調對模型結構輕量化設計以及對模型量化剪枝蒸餾等；
4利用 CPUGPUDSPNPU等硬件，提高算法運行速度，推動算法在端側的落地，優(yōu)化能效比。
任職要求
1計算機圖像處理通信信號處理電子信息等相關專業(yè)，碩士及以上學歷；
2具有圖像/視覺算法的實際項目研發(fā)經驗；
3具備優(yōu)秀的創(chuàng)新意識和科研動手能力，能快速吸收前沿技術成果。
AI應用
工作職責
1大模型應用研發(fā)與落地
1）負責大模型在智能運維場景的落地應用，利用AI Agent解決端到端復雜問題；
2）結合知識圖譜等技術增強大模型在運維場景的專業(yè)能力（如故障問答根因分析），優(yōu)化模型訓練與推理效果；
2AI算法與系統(tǒng)優(yōu)化
1）研發(fā)預測分類故障定界定位等AI模型，融合深度學習知識圖譜優(yōu)化算法（如PPOGRPODPO）提升模型性能與精度；
2）設計智能運維統(tǒng)一算法平臺，優(yōu)化算法在協(xié)議棧網(wǎng)絡故障診斷等場景的工程化落地；
3基礎軟件與智算網(wǎng)絡技術研究
1）研究大模型高效推理技術，包括推理引擎架構設計模型壓縮與加速異構計算資源優(yōu)化（GPU/CPU/專用芯片）；
2）探索智能體開發(fā)工具調度記憶管理等技術，推動智能運維的自動化決策能力；
3）參與智算網(wǎng)絡確定性網(wǎng)絡等前瞻性技術研究，優(yōu)化網(wǎng)絡與算力協(xié)同架構；
4技術生態(tài)與創(chuàng)新
持續(xù)跟蹤大模型AIGC智算網(wǎng)絡等領域技術發(fā)展，將創(chuàng)新成果（如自研芯片編譯器算法圖像識別技術）應用到智能運維中，提升產品競爭力。
任職要求
1計算機科學人工智能通信工程電子工程或數(shù)學相關專業(yè)，碩士及以上學歷；
2核心技能
1）大模型與AI基礎精通大模型原理及主流框架（如LangChainHugging Face），熟悉知識表示與推理技術；扎實的機器學習/深度學習理論基礎，熟悉CNN/RNN/DQN等模型及優(yōu)化算法（圖論路由算法混合整數(shù)規(guī)劃）；
2）工程能力熟練掌握Python/C++/Java者優(yōu)先，具備獨立開發(fā)算法模塊及優(yōu)化系統(tǒng)性能的能力；熟悉AI推理引擎開發(fā)模型壓縮與異構計算加速技術者優(yōu)先；
3掌握如下一項領域知識者優(yōu)先
1）熟悉數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡（TCP/IPQoSOpenFlow）智能運維場景（故障診斷根因分析）或智算網(wǎng)絡架構；
2）具備軟硬件經驗，或芯片編譯器算法設計經驗；
3）具有知識圖譜經驗智能運維經驗；
4綜合能力
1）主導或深度參與過大模型應用AI系統(tǒng)開發(fā)智算網(wǎng)絡/芯片相關項目者優(yōu)先；
2）具備技術前瞻性視野，能獨立完成技術研究論文復現(xiàn)與創(chuàng)新落地；
3）優(yōu)秀的跨領域協(xié)作能力，對解決復雜問題有強烈熱情。
AI Infra
工作職責
負責構建和優(yōu)化公司AI基礎設施的核心競爭力，提升AI系統(tǒng)在訓練與推理場景下的性能規(guī)�？捎眯院鸵子眯�，推動AI技術在公司核心業(yè)務及行業(yè)客戶中的高效落地。結合前沿AI技術（如基礎語言大模型多模態(tài)世界模型搜索推薦系統(tǒng)等），設計高性能高可靠的AI基礎設施，并參與軟硬協(xié)同優(yōu)化行業(yè)解決方案設計及生態(tài)工具鏈適配；
核心職責
1AI 基礎設施架構與優(yōu)化
1）設計并優(yōu)化分布式訓練與推理架構，提升模型集群訓練效率推理性能及資源利用率；
2）構建高可用可擴展的AI集群管理系統(tǒng)，保障大規(guī)模AI任務的穩(wěn)定運行（如容錯彈性調度自動擴縮容）；
3）開發(fā)工具鏈（如自動化訓練平臺推理服務框架），降低AI研發(fā)門檻，提升團隊協(xié)作效率；
2前沿AI技術研究與落地
探索先進AI系統(tǒng)與算法的結合，包括但不限于
1）參與核心AI模型架構設計，探索模型結構算法與軟硬件基礎設施聯(lián)合優(yōu)化的新技術；
2）大模型的高效訓練與推理優(yōu)化；
3）語言大模型多模態(tài)大模型世界模型推薦系統(tǒng)等方向的工程化落地；
4）將學術界/工業(yè)界前沿技術（如MoE量化稀疏壓縮持續(xù)學習）等適配到公司業(yè)務場景；
3性能優(yōu)化與系統(tǒng)開發(fā)
1）參與算子設計開發(fā)模型訓練/推理性能調優(yōu)；
2）構建可靠性系統(tǒng)，保障生產環(huán)境AI服務的SLA；
3）設計軟硬協(xié)同方案，最大化硬件效能；
4）對接主流生態(tài)，確保技術棧兼容性；
4行業(yè)解決方案支持
針對客戶行業(yè)需求，設計優(yōu)化AI基礎設施方案，解決AI落地中的性能瓶頸和工程挑戰(zhàn)
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工作職責
1負責人工智能領域前沿算法的研發(fā)設計優(yōu)化，探索人工智能的創(chuàng)新應用；
2負責研究人工智能在NLP多模態(tài)圖計算大模型等領域的落地和創(chuàng)新，賦能企業(yè)產品智能化轉型，提升產品競爭力；
3負責大模型工具鏈平臺研發(fā)，支持大模型數(shù)據(jù)清洗訓練編譯量化推理評估等功能；
4負責NLP/CV/跨模態(tài)基礎大模型研發(fā)，行業(yè)大模型知識注入精調推理等研發(fā)工作；
5負責大模型訓練推理加速技術研究，解決千億級大模型訓練及推理加速關鍵技術問題；
6負責CV領域目標檢測圖像定位語義分割多目標跟蹤等算法研發(fā)；
7負責AI Agent系統(tǒng)的架構設計與研發(fā)，探索基于大模型的自主規(guī)劃工具調用記憶和復雜任務解決能力。
任職要求
1計算機人工智能數(shù)學相關專業(yè)，碩士及以上學歷；
2熟悉TensorflowPytorch等AI常用算法和框架，對神經網(wǎng)絡關鍵算子有深入理解；
3精通深度學習算法，熟悉NLPCV和多模態(tài)等大模型網(wǎng)絡結構和原理，有大模型研發(fā)經驗者優(yōu)先；
4熟悉PythonC++等編程語言；
5學習能力強善于溝通，對技術創(chuàng)新充滿激情，有較強的成就導向。
機器學習/計算機視覺
工作職責
1研發(fā)基于圖像視頻計算攝影計算機視覺多模態(tài)大模型的相關算法；
2研發(fā)輕量化視頻算法（如視頻HDR/視頻夜景）與多攝協(xié)同（曝光/色調/變焦），提升目標檢測目標分割任務相關精度；
3研究模型輕量化，優(yōu)化算法模型，包括對算法微調對模型結構輕量化設計以及對模型量化剪枝蒸餾等；
4利用 CPUGPUDSPNPU等硬件，提高算法運行速度，推動算法在端側的落地，優(yōu)化能效比。
任職要求
1計算機圖像處理通信信號處理電子信息等相關專業(yè)，碩士及以上學歷；
2具有圖像/視覺算法的實際項目研發(fā)經驗；
3具備優(yōu)秀的創(chuàng)新意識和科研動手能力，能快速吸收前沿技術成果。
AI應用
工作職責
1大模型應用研發(fā)與落地
1）負責大模型在智能運維場景的落地應用，利用AI Agent解決端到端復雜問題；
2）結合知識圖譜等技術增強大模型在運維場景的專業(yè)能力（如故障問答根因分析），優(yōu)化模型訓練與推理效果；
2AI算法與系統(tǒng)優(yōu)化
1）研發(fā)預測分類故障定界定位等AI模型，融合深度學習知識圖譜優(yōu)化算法（如PPOGRPODPO）提升模型性能與精度；
2）設計智能運維統(tǒng)一算法平臺，優(yōu)化算法在協(xié)議棧網(wǎng)絡故障診斷等場景的工程化落地；
3基礎軟件與智算網(wǎng)絡技術研究
1）研究大模型高效推理技術，包括推理引擎架構設計模型壓縮與加速異構計算資源優(yōu)化（GPU/CPU/專用芯片）；
2）探索智能體開發(fā)工具調度記憶管理等技術，推動智能運維的自動化決策能力；
3）參與智算網(wǎng)絡確定性網(wǎng)絡等前瞻性技術研究，優(yōu)化網(wǎng)絡與算力協(xié)同架構；
4技術生態(tài)與創(chuàng)新
持續(xù)跟蹤大模型AIGC智算網(wǎng)絡等領域技術發(fā)展，將創(chuàng)新成果（如自研芯片編譯器算法圖像識別技術）應用到智能運維中，提升產品競爭力。
任職要求
1計算機科學人工智能通信工程電子工程或數(shù)學相關專業(yè)，碩士及以上學歷；
2核心技能
1）大模型與AI基礎精通大模型原理及主流框架（如LangChainHugging Face），熟悉知識表示與推理技術；扎實的機器學習/深度學習理論基礎，熟悉CNN/RNN/DQN等模型及優(yōu)化算法（圖論路由算法混合整數(shù)規(guī)劃）；
2）工程能力熟練掌握Python/C++/Java者優(yōu)先，具備獨立開發(fā)算法模塊及優(yōu)化系統(tǒng)性能的能力；熟悉AI推理引擎開發(fā)模型壓縮與異構計算加速技術者優(yōu)先；
3掌握如下一項領域知識者優(yōu)先
1）熟悉數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡（TCP/IPQoSOpenFlow）智能運維場景（故障診斷根因分析）或智算網(wǎng)絡架構；
2）具備軟硬件經驗，或芯片編譯器算法設計經驗；
3）具有知識圖譜經驗智能運維經驗；
4綜合能力
1）主導或深度參與過大模型應用AI系統(tǒng)開發(fā)智算網(wǎng)絡/芯片相關項目者優(yōu)先；
2）具備技術前瞻性視野，能獨立完成技術研究論文復現(xiàn)與創(chuàng)新落地；
3）優(yōu)秀的跨領域協(xié)作能力，對解決復雜問題有強烈熱情。
AI Infra
工作職責
負責構建和優(yōu)化公司AI基礎設施的核心競爭力，提升AI系統(tǒng)在訓練與推理場景下的性能規(guī)�？捎眯院鸵子眯�，推動AI技術在公司核心業(yè)務及行業(yè)客戶中的高效落地。結合前沿AI技術（如基礎語言大模型多模態(tài)世界模型搜索推薦系統(tǒng)等），設計高性能高可靠的AI基礎設施，并參與軟硬協(xié)同優(yōu)化行業(yè)解決方案設計及生態(tài)工具鏈適配；
核心職責
1AI 基礎設施架構與優(yōu)化
1）設計并優(yōu)化分布式訓練與推理架構，提升模型集群訓練效率推理性能及資源利用率；
2）構建高可用可擴展的AI集群管理系統(tǒng)，保障大規(guī)模AI任務的穩(wěn)定運行（如容錯彈性調度自動擴縮容）；
3）開發(fā)工具鏈（如自動化訓練平臺推理服務框架），降低AI研發(fā)門檻，提升團隊協(xié)作效率；
2前沿AI技術研究與落地
探索先進AI系統(tǒng)與算法的結合，包括但不限于
1）參與核心AI模型架構設計，探索模型結構算法與軟硬件基礎設施聯(lián)合優(yōu)化的新技術；
2）大模型的高效訓練與推理優(yōu)化；
3）語言大模型多模態(tài)大模型世界模型推薦系統(tǒng)等方向的工程化落地；
4）將學術界/工業(yè)界前沿技術（如MoE量化稀疏壓縮持續(xù)學習）等適配到公司業(yè)務場景；
3性能優(yōu)化與系統(tǒng)開發(fā)
1）參與算子設計開發(fā)模型訓練/推理性能調優(yōu)；
2）構建可靠性系統(tǒng)，保障生產環(huán)境AI服務的SLA；
3）設計軟硬協(xié)同方案，最大化硬件效能；
4）對接主流生態(tài)，確保技術棧兼容性；
4行業(yè)解決方案支持
針對客戶行業(yè)需求，設計優(yōu)化AI基礎設施方案，解決AI落地中的性能瓶頸和工程挑戰(zhàn)
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- 公司規(guī)模：1000人以上
- 公司性質：股份公司
- 所屬行業(yè)：IT行業(yè)-計算機、互聯(lián)網(wǎng)、通訊、電子、儀器儀表等
- 所在地區(qū)：廣東-深圳市
- 聯(lián)系人：韓恩強
- 手機：會員登錄后才可查看
- 郵箱：會員登錄后才可查看
- 郵政編碼：518054
工作地址
- 地址：深圳市南山區(qū)科技園南區(qū)中興通訊
