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第四范式招聘:社招全职,大模型/语音/计算机视觉等方向

第四范式招聘:社招全职,大模型/语音/计算机视觉等方向

公众号新闻

「TalentAI」将持续带来人工智能相关在招职位信息,欢迎正在找工作与看新机会的朋友关注,也欢迎企业伙伴与我们联系合作。


公司介绍

第四范式成立于2014年9月,是企业人工智能的行业先驱者与领导者,中国以平台为中心的决策型AI市场的最大参与者。公司以「AI决策,企业转型新范式」为品牌理念,提供以平台为中心的人工智能解决方案,服务的行业包括但不限于金融、零售、制造、能源电力、电信及医疗。

从2018年起,第四范式蝉联中国机器学习平台市场份额第一。我们坚持自研AI技术,以解决企业转型在落地中遇到的各类瓶颈,并参与着数项国家级人工智能技术及应用标准的编写与建设。在自动机器学习(AutoML)、迁移学习、自动强化学习及环境学习方面居于领导者地位,AutoML技术入选全球「科技指向标」Gartner《十大战略技术趋势报告》。


在招岗位

工作地点:北京、上海、杭州、深圳等。

  • 机器算法工程师-大模型

  • 语音算法工程师

  • 计算机视觉算法工程师

  • 决策优化算法工程师 

  • 大规模分布式决策优化系统工程师    


岗位详情

机器算法工程师-大模型

工作职责:

1.负责大模型训练和效果调优;

2.超大模型业务场景适配;

3.训练方法和模型框架持续优化。  

任职要求:

1.硕士及以上学历,计算机相关专业,熟悉机器学习,深度学习,自然语言处理等领域的专业知识,具有1年以上工作经验;

2.熟悉 transformer , bert , gpt ,T5等,对训练数据的组织以及训练代码有深入理解

3.熟悉 pytorch / tensorflow 深度学习框架;

4.逻辑思维强,编程基础扎实,至少掌握 python 或 C++其中一种;

5.有大模型训练调优经验或熟悉强化学习基本算法优先;

6.做过机器翻译,机器阅读理解,智能摘要、智能问答、智能对话等项目优先;

加分项:

1.发表过顶刊顶会论文者;

2.有机器学习竞赛获奖经历(如kaggle金牌,天池、DF、DC等比赛平台top1)、有过ACM等编程竞赛区域金以上经历;

3.有开源项目贡献经历。


语音算法工程师

工作职责:

1.参与语音识别、音频分类相关算法的研究;

2.参与语音技术及产品相关的研发工作; 

3.跟踪国际最新的语音识别相关先进技术和前沿技术发展趋势。   

任职要求:

1.本科及以上学历,熟悉经典数据结构和算法;

2.熟悉linux操作系统,有使用Shell, Perl, Python等脚本语言的实际经验优先;

3.有语音识别、语音合成的项目实践经验者优先;

4.熟悉常用的深度学习模型和机器学习方法优先;

5.具有良好的自主创新、团队合作以及沟通能力。


计算机视觉算法工程师

工作职责:

1. 负责计算机视觉算法的设计和研发,包括但不限于:通用物体检测、检索、分割、OCR、多模态预训练、弱监督、超参优化、AIOT

2. 将计算机视觉等领域的算法应用于实际场景,解决实际问题

3. 将实践中的创新点以Paper/Github Repo/Tech Report的形式开源   

任职要求:

1. 较强的理解能力,积极主动沟通

2. 具备良好的编程能力,熟悉Python/C++/OpenCV/Pytorch/Tensorflow/Git/Linux等

3. 熟悉深度学习相关理论

加分项

1. 在TPAMI/IJCV/CVPR/ICCV/ECCV/TIP/MM/AAAI/IJCAI/ICLR/ICML/NeurIPS等国际顶级会议或者期刊上发表论文,相关比赛Top3,有相关专利

2. 熟悉pytorch-lightning/mmcv/HuggingFace等框架

3. 具备产品思维,有计算机视觉算法落地经验者

4. 编程能力突出(ACM/ICPC成绩优秀者、Github超多Star)

5. 熟悉Transformer的发展脉络,在CV/NLP/Graph上有应用经验的,了解其优缺点


决策优化算法工程师   

工作职责:

1.使用领先的强化学习或运筹优化技术提供实际问题的优化方法和解决方案;

2.尝试、设计领先的强化学习算法、计算框架,提升强化学习系统执行效率;

3.尝试、设计领先的多目标优化算法、非确定优化算法和在线优化算法,提升算法的优化效率

4.对实际问题进行抽象,设计开发强化学习组件或运筹优化组件,降低解决方案的实现复杂度;- 持续提升强化学习算法或运筹优化算法可用性和易用性,降低使用门槛;

5.创造更有价值的强化学习或运筹优化产品,通过技术创新推动产品提升或客户业务增长;   

任职要求:

1.良好的数学、数据结构、算法基础,熟悉Linux基本操作;

2.对运筹优化、强化学习有一定的研究基础,有充足的运筹优化、强化学习实践经验;

3.有较好的数学基础和扎实的编程基础,熟练掌握Python,C++等一种常用编程语言;

4.对分布式计算框架有较深了解;

5.有较强的业务理解能力与学习能力,与人沟通积极主动;

6.有英文文献阅读理解能力,较强抗压能力和学习能力。

加分项:

1.ACM、数据建模、机器学习等国际知名竞赛冠军获奖经历

2.发表相关顶会paper

3.强化学习相关博士研究经历及实际应用成功落地经历

4.运筹优化相关博士研究经历及实际应用成功落地经历

其他:支持分布式办公

大规模分布式决策优化系统工程师   

工作职责:

1. 设计并实现大规模分布式环境学习与强化学习系统,推进环境学习与强化学习技术在实际业务场景中的落地。

2. 适配深度学习最新算法与架构,深入主流的深度学习框架,对框架进行调整、改进和优化

3. 研究核心技术突破点,在数据-仿真结合、或分布式方面打造环境学习与强化学习系统性能与易用性优势。

4. 对服务整体稳定性负责,分析并深入发现系统风险点,提高系统服务在各种风险下的容错能力。  

任职要求:

1.有比较扎实的计算机理论基础,熟练使用C/C++编程,对数据结构和算法有较为深刻的理解;

2.具有快速学习的能力,有灵活应用开源项目的经验;

3.具备英文文档阅读分析能力,良好的沟通能力和团队协作能力;

4.对技术有执着的追求和热爱,并对新技术持有敏感性并愿意致力于新技术的探索和研究,对解决具有挑战性问题充满激情。

加分项

1.深入了解业界主流深度学习框架Pytorch/Tensorflow/Mxnet等中至少一种,社区核心贡献者优先;

2.有成熟异构计算或并行计算系统开发经验者优先;

3.有成熟大规模分布式机器学习系统、算法大规模并行化经验者优先;

4.深入了解 YARN、Kubernetes、Hadoop、Spark、Flink等系统和生态,在社区有过相关代码贡献者优先。


如果你对以上职位感兴趣,请点击「阅读原文」或「扫描下方二维码」投递简历,我们将在 10 个工作日内反馈结果。

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