大模型开发(工业) 20-40k·13薪
北京-东城区 3-5年 统招本科 招1人 8月13日更新
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年终奖金 五险一金 餐费补贴 发展空间大 岗位晋升 带薪年假
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魏女士 2天前在线 已认证
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职位介绍
应用场景:能源行业垂类大模型 需要:肯学肯尝试更新的模型研究 1、负责大模型相关算法原型搭建与效果验证,无需产出标准化、商业化完整项目,可独立完成简易可演示的算法Demo、可视化原型、功能验证案例,快速验证各类AI算法、大模型方案的可行性,支撑业务思路落地与效果演示。 2、依托个人自学、技术调研与开源技术积累,持续拓展AI算法知识面广度,广泛了解并涉猎传统机器学习、时序算法、聚类分类、集成学习、强化学习、深度学习、NLP自然语言处理等多类型算法原理与基础用法,不要求深度专精单一方向,但具备多算法场景的认知与落地尝试能力。 3、针对业务零散需求与创意场景,自主查阅开源资料、技术文档、网络案例,独立完成轻量化算法调试、模型适配、Prompt调优、简易微调、检索逻辑搭建,快速产出可用的验证原型,无需遵循严格的项目开发流程与审批规范。 4、跟进大模型及各类AI算法前沿通用技术,基于个人兴趣与业余积累,持续吸收行业通用技术方案,将网络开源案例、自学技术、碎片化技术经验转化为项目原型,完成技术试错与效果验证。 5、配合团队完成算法效果演示、方案讲解、原型复盘,通过可视化Demo、功能演示、效果对比等直观形式,呈现算法可行性,为业务决策、技术选型提供基础依据。 6、整理个人自研原型、算法验证案例、技术学习沉淀,积累可复用的简易算法脚本、模型配置、实现思路,持续丰富团队轻量化算法验证能力库。 以下技术会部分即可 一、基础开发技术 Python 主力开发语言,熟练常用数据处理库(Pandas、NumPy),掌握基础脚本开发、数据清洗、可视化绘图;熟悉 Linux 基础命令、Git 基础代码管理,具备独立搭建本地算法运行环境的能力,满足原型快速开发调试需求。 二、大模型与NLP核心技术 了解 Transformer 基础原理;熟练主流开源大模型(Qwen、ChatGLM、LLaMA、Mistral)基础使用;掌握 Prompt 工程、Few-shot 提示词调优、轻量化模型微调(LoRA/QLoRA)、简单 SFT 监督微调;熟悉基础 RAG 检索增强逻辑、文档切片、知识库简易搭建,可独立完成对话、问答类原型 Demo。 三、多品类算法技术(广度掌握,无需深耕) 1、传统机器学习:了解分类、回归、聚类、集成学习等通用算法,知晓算法适用场景,可完成简单数据预测、分类验证原型; 2、时序算法:了解时序数据分析、趋势预测、时间序列建模基础逻辑,适配时序数据验证场景; 3、深度学习:掌握基础神经网络、模型训练、调参、效果验证通用逻辑; 4、强化学习:了解基础原理与应用场景,具备基础认知和简单案例复现能力。 四、原型与可视化落地技术 掌握简易可视化Demo搭建,可通过 Streamlit、Gradio 快速搭建前端演示页面,无需复杂开发,快速实现算法效果可视化展示、功能演示、效果对比,满足对外展示、方案验证需求。 五、常用工具与开源生态 熟练使用 Hugging Face、Transformers、PEFT 等大模型开源工具库;了解 FAISS、Milvus 向量数据库基础使用,可完成简易向量检索搭建;掌握开源案例复现、轻量化模型推理调试、基础算法效果优化工具。
其他信息
语言要求:不限
行业要求:计算机软件

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更新时间:2026-08-14