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职位搜索/智谱/大模型应用算法工程师
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智谱 (GLM)

职位信息

北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
普通员工/个人贡献者

标签

NLPPyTorchTensorFlowLLMSFT分布式训练AI AgentRLHF
💡

核心评价

前沿大模型技术岗,成长空间巨大,薪资竞争力强,需在北京现场办公。

大模型应用算法工程师

🤖 AI 估测:¥35K-60K

发布时间:19 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于大模型应用落地的算法工程师职位
你将负责大模型的微调、对齐优化,并将其应用于对话系统、内容生成、智能Agent等前沿生产力场景,推动技术从原型到规模化商用的全过程

✓工作职责

你将有机会:
主导大模型全生命周期技术攻坚:深度参与并大模型微调(SFT/LoRA等)、对齐优化(DPO/RLHF等)全流程,以极致技术追求,不断突破模型性能、效率与鲁棒性的边界,攻克训练与推理中的核心技术瓶颈
定义下一代生产力应用算法范式:独立设计并推动大模型在对话系统、内容生成、智能Agent、端侧多模态等前沿生产力场景的算法方案落地,持续优化准确率、生成质量等核心指标,打造用户极致体验
引领技术前沿探索与创新:敏锐洞察并持续跟踪NLP/LLM领域顶会动态及开源进展,主导Transformer架构改进、多模态融合、AI Agent等前沿技术的探索与预研,将最前沿的技术转化为产品创新的核心驱动力
驱动技术价值规模化实现:与产品、工程等团队高效协同,清晰输出技术方案与实施路径,推动大模型产品从原型验证到规模化商用的全流程落地,实现技术价值的最大化

⭐最低要求

必需项:
硬核编程与框架驾驭能力:精通Python,熟练掌握PyTorch/TensorFlow等深度学习框架,并具备框架底层调优(如算子优化、分布式配置优化)的实战经验
深厚的NLP与LLM理论功底:拥有扎实的自然语言处理基础,深入理解Transformer及主流LLM(如GPT、BERT等)的原理与细节,具备出色的模型设计与优化能力
丰富的大模型研发与落地经验:3年以上大模型研发经验,作为核心成员主导过至少1个完整的大模型从研发到落地的项目,熟悉其中的关键挑战与解决方案
卓越的技术攻坚与问题拆解能力:具备复杂技术问题的系统性拆解能力,能够快速定位并有效解决模型训练、调优或落地过程中的各类瓶颈与难题
出色的跨团队沟通与协同能力:拥有优秀的跨团队沟通技巧,能够清晰、准确地传递技术方案与进展,有效推动多方协同,确保项目高效落地

👍优先资格

加分项(若你拥有以下特质,将更具优势):
学术影响力或开源贡献:在NLP/LLM相关顶会(如ACL, EMNLP, NeurIPS, ICML等)发表过高质量论文,或为LLaMA、Alpaca等知名开源项目做出过核心贡献
大规模分布式训练实战:具备DeepSpeed、FSDP等分布式训练框架的大规模实践经验,熟悉千亿级参数模型的训练策略与优化技巧
跨模态或Agent架构经验:拥有跨模态大模型(如视觉-语言模型)或AI Agent(如LangChain等)的架构设计与实际落地经验
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