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算法工程师-多语言技术探索与应用
算法工程师-多语言技术探索与应用
发布于 5 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
Scaling Laws
多模态大模型
多模态对齐
多语言预训练
大语言模型
指令微调
深度学习框架
知识蒸馏
千卡集群训练
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
头部企业大模型核心算法岗，技术前沿且发展空间极大，薪资丰厚但工作强度较高。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
5.3万
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 3100 个在招 · 其中NLP工程 29 个
市场机会
选择适中
杭州 · NLP工程 · 33 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责多语言大模型的前沿技术探索与应用研究，涵盖预训练、评价体系构建、后训练优化、多模态对齐及智能体等应用场景
你需要利用扎实的深度学习理论基础和代码能力，推动基座模型向更多语言扩展，并解决跨模态表征对齐等难题
最低要求
来自全球Top高校计算机科学、人工智能、机器学习、深度学习、软件工程或相关领域应届博士/顶尖硕士毕业生
在大语言模型或多模态大模型领域有扎实的理论基础和实践经验，在深度学习、大规模模型训练、优化算法、生成式模型、自监督学习等至少一个领域中具有行业影响力的创新性成果
在国际顶级计算机会议/期刊以一作身份发表过多篇高水平论文，或在开源社区、竞赛中展示出引领性的研究成果
具备扎实的代码功底，熟悉主流深度学习框架，能够高效实现复杂模型结构并进行大规模模型训练（曾参与千卡集群项目者优先）
ACM/ICPC，topcoder等编程比赛获奖者优先
对AI技术充满好奇心，持续关注前沿领域，具备独立思考能力和系统性研究思维，敢于挑战现有范式，有志于定义下一代基础模型的进化方向
能够独立应用技术解决复杂问题，主导或深度参与过有行业有影响力项目的人选优先
具备优秀的跨团队协作和沟通能力，能够与工程、产品等团队紧密合作，推动研究成果快速落地并产生实际影响力
工作职责
多语言预训练：设计多语料混合、合成策略与高质量过滤管线
探索跨语言共享词表/表征对齐
优化Scaling Laws，推动基座模型向更多语言扩展
多语言评价体系：构建覆盖多语言、多文化、多任务的大模型自动化评测平台
设计并迭代多语言基准（能力/安全/价值观/长尾场景）
推动Human-in-the-loop评估与可解释分析
多语言后训练：偏好优化与指令微调技术
提升模型在多语言下的指令遵循、逻辑推理、Agentic、文化价值观对齐能力
探索高效多语言微调与知识蒸馏范式
多语言多模态对齐：研发视觉/语音/文本与多语言的深度融合算法
攻克跨模态表征对齐、多语言指令跟随与多模态生成一致性难题
构建全模态理解与交互能力
多语言应用技术：探索模型在智能体、多语言交互、垂直行业等场景的应用，如实时语音同传、翻译技术
优先资格
曾参与千卡集群项目者优先
ACM/ICPC，topcoder等编程比赛获奖者优先
主导或深度参与过有行业有影响力项目的人选优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于大模型与多语言技术的最前沿，能接触到千卡集群等顶级算力资源与海量数据
- 依托头部互联网公司的平台优势，研究成果能快速在亿级用户产品中落地，产生巨大行业影响力
- 技术迭代极快，需要持续追踪最新论文并保持高强度的研究输出
- 适合拥有顶尖学术背景、对大模型底层技术有强烈好奇心，且具备极强代码落地能力的应届博士或优秀硕士
缺点 / 挑战
- 大规模模型训练成本高、周期长，对工程实现与问题排查能力要求极高，面临较大的科研与落地双重压力
角色解读
- 从前沿算法研究员成长为多语言/多模态大模型领域的技术专家或首席科学家
- 主导下一代基础模型的进化方向，或带领团队推动技术在实际业务中的商业化落地
- 负责多语言大模型的前沿技术探索，包括预训练、后训练、多模态对齐及评测体系构建
- 推动基座模型在多语言场景下的能力扩展与优化，并探索在智能体、同传等实际业务中的应用落地
- 需要扎实的深度学习与大模型理论基础，具备顶会论文发表经历或开源/竞赛引领性成果
- 精通主流深度学习框架，拥有大规模模型（千卡集群）训练经验及优秀的代码实现能力
申请策略
- 准备好过往研究项目的深度技术细节，能够清晰阐述在跨语言表征对齐或Scaling Laws优化中的创新点与遇到的工程挑战
- 重点突出在NLP或多模态领域的顶会一作论文、开源项目贡献或知名竞赛名次
- 详细描写参与的大规模模型训练项目经验，特别是千卡集群训练、分布式优化等工程细节
- 深入理解大模型预训练与后训练（如RLHF、DPO）的底层数学原理
- 熟悉Megatron-LM、DeepSpeed等分布式训练框架及显存优化技术
面试指南
- 采用STAR法则，结合具体项目背景，重点突出你提出的创新算法或工程优化方案，并用具体的数据指标（如Loss下降曲线、评测集分数提升）证明效果
- 请详细介绍你发表的一篇顶会论文的核心创新点，以及它在多语言场景下的局限性
- 在千卡集群训练大模型时，你遇到过哪些显存或通信瓶颈？是如何解决的？
- 如何设计一个高质量的多语言预训练语料过滤管线？
- 针对多语言后训练中的价值观对齐，你有哪些具体的优化思路？
- 复习大模型训练的核心技术（如FlashAttention、ZeRO、混合精度训练）
- 准备1-2个自己主导的复杂模型结构实现或性能优化的代码级案例
职位点评
薪资福利90
成长发展95
工作生活40
使命价值85
薪资福利
90较高
作为头部企业的大模型核心算法岗，薪资极具竞争力，且针对顶尖人才有额外的激励计划，物质回报丰厚。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–7万/月）
成长发展
95较高
岗位聚焦大模型前沿技术，提供顶级算力与数据资源，能极大提升个人在AI领域的学术与工程能力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、多模态大模型、Scaling Laws、指令微调、知识蒸馏、多模态对齐
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
大模型算法研究岗通常面临较高的科研与工程落地压力，且JD未提及弹性工作或WLB相关福利，工作强度可能较大。
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
85较高
致力于多语言与多模态大模型的技术突破，推动AI技术在跨文化、跨语言场景的普惠应用，具有较高的技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号文化价值观对齐、推动基座模型向更多语言扩展
创新程度开拓性创新（行业首创）
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