职位薪资：40-70K·16薪
经验：在校/应届
学历：博士
类型：校招职位
岗位描述：
（NLP大模型训练方向）
1. 参与设计和开发预训练大模型，负责模型的架构、算法和技术细节，以应对各种自然语言处理任务；
2. 研究和实现聊天机器人技术，使用聊天数据进行模型训练和优化，实现更加自然的对话能力；
3. 针对不同的应用场景，进行模型的微调和优化，提高模型的表现和效果；
4. 跟踪相关技术的最新进展，持续改进和完善自己的技术能力；
（多模态知识计算方向）
1. 高效的多模态知识表示方法：探索新型知识表示方法，使其能够更好地捕捉不同模态间的关联性，提高模型的泛化能力；
2. 深度融合与推理技术：研究基于深度学习的多模态信息融合与推理技术，提高知识融合的准确性和推理的效率；
3. 多模态知识计算应用：将多模态知识计算应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域，牵引下一代AI系统的创新与孵化。
（AI系统方向）
1.分布式训练技术：研究如何在异构计算节点上协同训练神经网络，提高训练效率和性能；
2.推理优化技术：研究如何在硬件设备上部署神经网络，以及如何优化网络结构和参数，提高推理速度和准确度；
3.深度学习算法研究：研究如何利用深度学习算法解决海量数据处理和复杂任务识别问题；
4.自动化部署和管理技术：研究如何实现自动化部署和管理分布式训练和推理系统，提高系统的可靠性和可维护性；
5.安全性和隐私保护技术：研究如何保护分布式训练和推理系统的数据安全和隐私，保障用户数据的安全和隐私。
岗位要求：
1. 计算机科学、人工智能或相关专业的博士；
2. 具备扎实的数学、算法和编程基础，熟练掌握机器学习、深度学习、强化学习相关研发经验，熟悉Tensorflow、PyTorch等AI开发框架；
3. 发表AI系统相关的研究论文（一作，CCF A类）2篇以上；
4. 熟悉大规模分布式计算、并行计算，有GPU加速并行程序开发者优先；
5. 对人工智能领域的前沿技术和研究有浓厚兴趣，能够阅读和理解相关领域的研究论文，具备自主学习和研究能力；
6. 具备乐观积极的工作态度、协调沟通能力和良好的团队合作精神。
