海信
算法工程师（大模型-语言方向）(J46010)
算法工程师（大模型-语言方向）(J46010)
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公NLP工程
NLP工程
Deepspeed
Lora
Pytorch
Qwen
Rag
Rlhf
Sft
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
海信大模型算法岗，技术前沿、成长空间大，依托丰富硬件生态落地AI，薪资具竞争力。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
比NLP工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1150 个在招
市场机会
选择不多
青岛 · NLP工程 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责海信智能家居场景下的大模型算法研发与优化，包括多轮对话微调、评测体系搭建及记忆机制设计
你需要运用SFT、RLHF等技术提升AI智能体的交互能力，并推动前沿大模型技术在家庭场景的落地验证
最低要求
熟练使用Python，熟练使用PyTorch、DeepSpeed、LoRA/QLoRA等大模型训练与微调框架，熟悉Linux开发环境，熟练使用AI工具同时有个人理解
熟悉Transformer、注意力机制等大模型底层原理
熟悉主流开源大模型（Qwen、LLaMA、GLM等）的微调与部署流程，了解模型量化、推理加速相关技术
了解大模型评测方法论，熟悉常见评测基准与评测工具的搭建思路
工作职责
参与大模型在家居多轮对话、意图理解、指令跟随等场景下的微调与效果调优，包括SFT、RLHF/DPO等训练策略选型与实施
设计并搭建模型效果评测体系，包括评测集构建、自动化评测流水线、线上效果回流机制，支撑模型迭代的量化决策
参与记忆模块的算法设计，包括长短期记忆存取策略、记忆冲突检测与更新、多轮对话上下文压缩等
参与模型训练数据的构建与清洗，包括数据标注规范制定、数据质量评估、合成数据生成
跟踪大模型预训练、微调、对齐相关的前沿技术，推动技术方案在实际业务场景中的落地验证
优先资格
了解长短期记忆、RAG等相关技术方向优先
有发表过NLP相关研究AI顶会论文优先（CCF A类会议或期刊）
参与过家居、车载、手机等智能终端交互场景的项目开发者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托海信庞大的智能家居硬件生态，拥有极佳的算法落地场景与数据资源
- 大模型方向处于技术前沿，能积累丰富的NLP与智能体开发经验
- 家庭场景下的多轮对话与意图理解对模型的准确性和响应速度要求极高，工程落地与效果调优难度较大
- 适合对大模型技术有热情，具备扎实NLP基础，且希望在智能家居/物联网领域将AI技术转化为实际产品的算法工程师
缺点 / 挑战
- 需要持续跟踪大模型前沿技术，学习压力不小
角色解读
- 可向大模型算法专家、AI架构师方向发展，或转型为智能家居AI产品技术负责人
- 引领家庭AI交互体验的升级，成为垂直领域大模型落地的核心骨干
- 负责海信智能家居场景下的大模型微调与优化，提升多轮对话、意图理解等交互能力
- 设计并搭建模型评测体系与记忆模块，推动大模型技术在家庭AI智能体中的落地
- 熟练掌握Python及PyTorch等深度学习框架，精通SFT、RLHF等大模型微调技术
- 深入理解Transformer底层原理，熟悉主流开源大模型的部署与推理加速
申请策略
- 提前体验海信的智能家居产品（如智能电视、智能音箱），思考大模型如何提升其交互体验，面试时提出自己的见解
- 重点突出在大模型微调（SFT/RLHF）、评测体系搭建或记忆机制设计方面的实际项目经验
- 若有顶会论文或智能终端交互场景的落地经验，务必放在显眼位置
- 建议深入了解RAG技术、长短期记忆机制在对话系统中的应用，以及模型量化与推理加速的最新进展
面试指南
- 采用STAR法则，结合具体项目背景，详细说明问题定义、技术方案选型（如SFT/RLHF的具体策略）、实施过程及最终的量化收益
- 在家居多轮对话场景中，如何解决意图理解错误或指令跟随不佳的问题？
- 请分享你搭建模型自动化评测流水线的经验，如何保证评测的客观性？
- 针对长短期记忆机制，你是如何设计存取策略和冲突检测的？
- 在资源受限的情况下，如何对大模型进行量化和推理加速？
- 复习Transformer、注意力机制及主流大模型（Qwen/LLaMA）的底层原理
- 准备1-2个自己主导的大模型微调或评测项目，能够深入探讨技术细节和踩坑经验
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
海信作为上市企业，薪资福利体系完善，大模型算法岗在青岛地区具备较强的薪资竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
85较高
岗位聚焦大模型前沿技术，能接触到智能家居核心AI能力建设，技术成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、DeepSpeed、LoRA、Transformer、SFT、RLHF、RAG
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
青岛生活环境宜居，但大模型研发岗位通常工作节奏较快，JD未明确说明WLB情况。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
推动大模型在家庭场景落地，提升智能家居交互体验，具有一定的科技向善与社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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