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AI研究算法工程师-认知大模型方向(J13383)
AI研究算法工程师-认知大模型方向(J13383)
发布于 大约 4 小时前普通员工/个人贡献者
合肥市 / 西安市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Pytorch
Tensorflow
多模态
大模型
模式识别
深度学习
自然语言处理
计算机视觉
AI 估算 · 20k–35k
AI大模型方向热门前沿，硕博士起薪高，科大讯飞作为上市大厂薪酬有竞争力，综合地区差异估算。
职位详情
关于这个职位
该职位是科大讯飞认知大模型方向的研究算法工程师岗，主要面向重点院校硕士及以上学历的应届生
你将参与设计、优化AI大模型架构与算法，跟踪前沿技术并将其落地到实际业务中，覆盖文本、多模态等生成与理解任务
这是一个深度参与前沿AI技术研发的绝佳机会，适合希望在AI大模型领域长期发展的优秀毕业生
最低要求
重点院校硕士及以上学历，计算机、信号处理、自动化、应用数学等相关专业，具备一定的数理统计、模式识别、图像处理等理论知识
熟悉常见深度学习算法和理论，熟练掌握至少一种常见的深度学习框架(Pytorch、TensorFlow等)
具备较好的C/C++或Python编程能力，熟悉数据结构、Linux操作系统等，有一定的代码开发经历，能够快速实现相关算法
从事过AI相关的研发任务，包括研究论文发表、研发项目经历、实习经历等
工作职责
负责设计、开发和优化AI大模型，包括模型的架构、算法和参数调优
跟踪最新算法研究和技术发展，并在业务场景中选择最适合的算法或通过数据挖掘与合成等优化模型效果
能够理解产品需求，将需求指标转换成算法指标，并将算法指标按照业务需求进行呈现
负责大模型相关算法的研究与关键技术攻关，应用场景涵盖文本、多模态内容生成与理解任务
优先资格
在人工智能会议(包括但不限于ACL、COLING、IJCAI、AAAI、ICLR、NIPS、CVPR、ICCV、INTERSPEECH、ICASSP)或期刊上发表过文章
在国内外知名评测任务或比赛中获得过优异成绩
在智能语音、计算机视觉、自然语言处理等相关方向有较丰富的实际系统研究和开发经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处AI大模型最前沿领域，技能积累快，市场价值高
- 科大讯飞在语音、NLP等领域技术底蕴深厚，平台资源丰富
- 校招岗位培养体系完善，有资深导师指导，成长路径清晰
- 大模型训练对计算资源要求高，可能面临机器调度的竞争
- 业务需求与算法落地之间存在鸿沟，需要较强的工程能力和沟通能力
缺点 / 挑战
- 可选择多个工作城市（合肥、西安、广州、北京），灵活度较高
- 算法研发需要持续跟踪最新论文和技术，学习压力较大
- 适合对AI大模型有浓厚兴趣、具备扎实编程和算法基础、乐于接受技术挑战的应届硕士/博士生
角色解读
- 从算法研究员成长为技术专家，主导核心模型的设计与迭代
- 向技术管理方向发展，带领团队攻关复杂AI问题
- 横向拓展到产品、解决方案等岗位，结合技术与业务场景
- 设计、开发和优化AI大模型架构与算法，包括参数调优和效果提升
- 跟踪学术界最新研究，结合业务场景选择或改进算法，通过数据合成等方式优化模型
- 将产品需求转化为算法指标，并评估模型在业务中的表现
- 参与文本、多模态等内容的生成与理解任务的关键技术攻关
- 扎实的深度学习理论基础，熟悉常见模型架构（如Transformer）
- 熟练使用PyTorch或TensorFlow等框架，能独立实现和调试算法
- 较强的编程能力（C/C++或Python），熟悉Linux开发环境
- 有AI相关研究或项目经验，最好有论文发表或竞赛获奖经历
申请策略
- 关注科大讯飞AI研究院的业务方向，在面试中展示对认知智能的理解
- 提前了解LLaMA、ChatGPT等前沿模型的原理，思考如何改进
- 突出深度学习项目经验，特别是与NLP或CV相关的模型训练和调优经历
- 列出发表的论文、参加的竞赛及获得的奖项，尤其是AI顶会或评测任务
- 强调编程技能和框架熟练度，可附上GitHub链接或代码样本
- 如果有实习经历，描述具体负责的算法模块和取得的性能提升
- 提前复现一些经典大模型（如BERT、GPT）的代码，理解其内部机制
- 学习分布式训练框架（如DeepSpeed、Megatron）和模型压缩技术
面试指南
- 概念解释类问题：先给出定义，再分析原理，最后补充实际应用中的注意事项
- 项目经验类问题：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出技术难点和个人贡献
- 开放性问题：展示技术视野，结合自身理解，避免空谈，可引用最新论文或技术动态
- 请详细解释Transformer的Self-Attention机制及其优缺点
- 在训练大语言模型时，如何应对梯度消失或爆炸问题？
- 如何评估生成式模型的质量？你熟悉哪些指标和人工评测方法？
- 你过去最成功的一个AI项目是什么？遇到了哪些挑战，如何解决？
- 在大模型时代，你认为未来NLP研究的核心方向是什么？
职位点评
74
综合评分
前沿AI大模型研发岗，发展空间极大，薪资有竞争力，但需现场办公且WLB一般。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
这个职位最适合追求技术成长、愿意投入高强度学习和研究的求职者，对工作生活平衡要求不高的人。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展95
工作生活40
使命价值80
薪资福利
70中等
薪资水平未明确，但科大讯飞上市大厂，校招起薪在行业中有竞争力，福利体系完善，但具体数值未披露。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
95较高
该职位聚焦AI大模型前沿技术，涉及最新算法研究与落地，成长空间极大，且有明确的论文发表和竞赛加分项，发展性动机得到充分满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、深度学习、Pytorch、TensorFlow、自然语言处理、计算机视觉、多模态
成长机会研究论文发表、研发项目经历、实习经历
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
职位要求现场办公，未提及弹性工作或远程选项，多地办公但需常驻，WLB信号未提及，生活化动机满足程度有限。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
AI大模型是当前高速发展的赛道，对技术进步有显著推动作用，社会影响中性偏正面，创新程度高，能够带来较强的使命感。
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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