自然语言处理岗位职责

一、核心能力要求
1. 编程语言
Python（必备）：熟练掌握NumPy/Pandas进行数据处理，精通PyTorch/TensorFlow/Keras等主流框架，了解SciKitLearn等传统机器学习工具库。
C++/Java/Scala（加分项）：具备高性能计算能力，熟悉系统底层优化，有工业级部署经验（如实时推理引擎开发）。

2. 算法与模型
传统ML：掌握监督学习（线性回归/SVM/决策树）、无监督学习（聚类/PCA）、强化学习等方法。
深度学习：
CV方向：熟悉CNN（ResNet/YOLO）、Diffusion Models（Stable Diffusion）等模型架构。
NLP方向：掌握RNN/LSTM、Transformer（BERT/GPT），具备多模态与大语言模型微调经验。

3. 开发框架与工具
深度学习框架：PyTorch（研究优先）、TensorFlow（生产环境）、HuggingFace（NLP生态支持）。
大数据处理：熟悉Apache Spark/Flink、Kafka（流式数据处理）、Hadoop生态系统。
云平台与MLOps：掌握AWSSageMaker/AzureML/GCPVertexAI，熟悉MLflow/Kubeflow、Airflow等工具。

二、进阶技术能力
1. 数据处理与工程化
具备数据清洗、特征工程、数据增强能力（如使用GAN生成合成数据）。
熟悉分布式存储与计算（HDFS/Spark），了解向量数据库（FAISS/Milvus）应用。

2. 模型优化与部署
性能提升：掌握模型量化剪枝、GPU加速（CUDA）、多线程及分布式训练技术。
部署实施：熟悉容器化部署（Docker/K8s）、Serverless架构、边缘设备推理（ONNXRuntime）。

3. 领域适配经验
具备金融、医疗、心理学等垂直领域数据理解与术语转化能力（如开发医疗NER模型）。
关注隐私合规：具备数据脱敏（GDPR）、模型偏见检测、AI伦理风险评估实践经验。

三、岗位职责
1. 架构设计与技术规划
负责端到端AI系统架构搭建（从数据管道→训练→部署→监控），制定技术演进路线（如引入LLM/AutoML的技术评估）。
保障系统高可用性、高性能运行，并符合合规要求（如数据隐私保护、模型可审计性）。

2. 工程化落地与优化
主导MLOps体系建设（模型版本控制、自动化训练与监控）、实现低延迟实时推理（<100ms响应）。
优化分布式计算架构（Spark/Flink），推进成本优化策略（Spot实例利用、模型压缩方案）。

3. 技术领导与创新
牵头跨团队协作（数据/产品/业务），将业务需求转化为可行技术方案（如对话系统架构设计）。

四、任职要求
1. 基础背景
计算机科学、数学、统计学等相关专业本科及以上学历，具备2年以上AI系统架构设计经验。

2. 全流程项目经验
完整参与过至少2个AI项目全流程（涵盖需求分析→数据准备→模型训练→部署运维）。
熟悉Git版本管理，掌握CI/CD自动化测试流程。

3. 跨领域协作能力
具备心理学、医疗、金融等行业知识整合能力（例如情感咨询机器人中的心理学术语适配）。

4. 伦理与合规实践
有隐私数据脱敏处理、模型公平性检测、人工智能伦理风险评估的实际操作经验。
【工作内容】1. 架构设计与技术规划：负责端到端AI系统架构搭建（从数据管道→训练→部署→监控），制定技术演进路线（如引入LLM/AutoML的技术评估），保障系统高可用性、高性能运行并符合合规要求（数据隐私保护、模型可审计性）。2. 工程化落地与优化：主导MLOps体系建设（模型版本控制、自动化训练与监控）、实现低延迟实时推理（<100ms响应），优化分布式计算架构（Spark/Flink），推进成本优化策略（Spot实例利用、模型压缩方案）。3. 技术领导与创新：牵头跨团队协作（数据/产品/业务），将业务需求转化为可行技术方案（如对话系统架构设计）。
【基本条件】求职者身体素质良好，无色盲色弱等影响工作的健康问题；健康程度良好，能适应高强度工作和偶尔加班；文化水平要求本科及以上学历，专业为计算机、数学或统计学等相关专业，无其他限制。同时需具备计算机科学、数学、统计学等相关专业本科及以上学历，2年以上AI系统架构设计经验，完整参与过至少2个AI项目全流程，具备跨领域协作能力和伦理合规实践经验。

一、岗位职责：
聚焦大模型（LLM）与智能体（Agent），负责：
1.超大规模预训练语言模型架构、训练策略与高效微调（PEFT、MoE、Continual-Pretrain）；
2.多模态大模型对齐、检索增强（RAG）、工具调用与外部知识融合；
3.自主智能体（LLM-based Agent）构建：规划、决策、记忆、协作与多智能体系统；
4.基于知识图谱的检索增强技术；
二、任职要求：
1.年龄≤35周岁，已获得或即将获得计算机科学、人工智能、信息技术、数学等相关学科博士学位，博士毕业≤3年；
2.以作者在自然语言处理/机器学习顶会（ACL/EMNLP/NAACL/NeurIPS/ICML/ICLR/AAAI/IJCAI等）发表≥2篇论文；
3.具备扎实的工程落地经验：熟悉PyTorch/JAX/TensorFlow，熟练掌握Transformers、DeepSpeed、Megatron-LM、vLLM等框架；
4.具备千卡级分布式训练或高并发推理系统调优经验，能独立完成数据清洗→预训练→微调→部署全链路；
5.有开源项目维护经验（GitHub≥500 star）或头部企业大模型核心研发经历者优先
5.对科研有热情，具备独立提出问题和带队攻关的能力，能够协助指导博士生、硕士生
6.良好的中英文沟通与团队协作能力

岗位职责:
1、 负责NLP领域算法研究和应用落地，包括:文本分类、实体识别、文本摘要、信息抽取、情感分析、阅读理解、知识图谱等。
2、结合已有数据和实际问题，设计搭建不同NLP系统子模块。
3、负责代码开发，制定系统准确性评估标准。
4、负责跟踪NLP研究进展，引入先进算法和技术，不断提升技术竞争力。
基本资格:
1、计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历，三年以上工作经验
2、在信息抽取、语音助手、生成式模型等至少1~2个NLP领域有学习和开发经验，有相关论文发表者优先;
3、具有较强的计算机编程实践能力，扎实的数据结构和算法功底，掌握C++/Python其中一种语言;
4、具备较好的团队合作能力。
5、必须有良好的实验记录，实验总结与汇报规范。