【深圳 ai算法专家（语音/CV多模态/NLP大模型）招聘】-猎头顾问深圳招聘信息-猎聘

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职位介绍: 职位名称1：AI算法专家（对行业无要求）工作地点：深圳年薪：100-200W可聊，具体根据人选情况而定学历：985统招本科及以上学历，86后可推。招聘3人：语音方向1人、CV多模态方向一人、NLP大模型方向（LLM大模型）一人岗位职责：一、语音方向： 1. 负责语音识别系统研发与优化，提升识别准确率、响应速度及多场景适应能力； 2. 持续跟进语音识别前沿技术（如端到端模型、自监督学习、个性化适配等），并推动在产品中的落地应用 3. 参与构建和维护语音数据标注体系，进行数据清洗、训练、评估全流程管理；二、CV多模态方向： 1. 负责图片搜索、视频搜索、图文匹配等多模态检索系统的研发与优化； 2. 结合文本、图像、视频等多模态信息，构建跨模态理解与检索模型； 3. 构建高质量的训练数据集，完成模型训练、评估与部署；三、NLP大模型方向： 1. 负责AI助手相关大模型的研发与优化，包括但不限于文本问答、意图理解、对话生成等； 2. 负责大规模语言模型的训练、微调、压缩及部署，提升模型效果与推理效率； 3. 构建高质量训练数据，持续优化模型性能与用户体验；任职资格：语音方向： 1. 6年以上语音识别相关领域工作经验，有ASR系统实际落地经验，熟悉主流语音识别框架（如Kaldi、DeepSpeech、Wav2Vec2、Whisper等）； 2. 熟悉语音信号处理技术，包括但不限于语音增强、噪声抑制、回声消除、VAD等； 3. 精通Python/C++中至少一种语言，具备良好的算法实现能力；熟悉深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow），有端到端语音识别模型开发经验者优先； 4. 对语音识别在嵌入式/低资源设备上的部署有一定了解，有模型压缩、量化、推理优化经验者优先； 5. 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够承担一定的工作压力； CV多模态方向： 1. 6年以上计算机视觉或机器学习相关经验，具备多模态项目背景； 2. 熟悉图像/视频检索、图文匹配（如CLIP）、对比学习、特征向量召回等技术； 3. 熟练掌握深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）及常用CV工具链；具备良好的编程能力（Python/C++等），有大规模检索系统开发经验者优先； 4. 具备模型蒸馏、量化、加速（如LoRA、Prompt Tuning）等优化经验者优先； 5. 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够承担一定的工作压力； NLP大模型方向： 1. 6年以上NLP相关经验，有大模型（如LLaMA、Qwen, ChatGLM等）实战经验； 2. 熟悉主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），具备良好的工程实现能力； 3. 熟悉文本生成、对话系统、信息抽取、语义匹配等技术；有AI助手、智能客服、问答系统等项目经验者优先； 4. 具备模型蒸馏、量化、加速（如LoRA、Prompt Tuning）等优化经验者优先； 5. 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够承担一定的工作压力。岗位2：AI推理工程化负责人 base：深圳薪资：100w内可聊核心：有10-20人团队管理经验、精通主要是NAS和IPC的AI场景，有端侧ai推理落地经验。【岗位职责】 1.架构规划与技术演进：主导端侧AI推理平台整体架构设计，制定覆盖视觉、LLM、语音、Embedding等能力域的技术演进路线；负责Intel/Rockchip/NVIDIA等异构硬件的技术选型等。 2.算法-工程协同体系：建立模型交付标准化流程与自动化验证机制，明确算法研发、模型转换、端侧部署的协作边界与责任归属，实现“训练-转换-部署-验证”高效闭环。 3.性能基准与交付质量：定义端到端推理质量标准，建立各场景性能基线（延迟/吞吐/功耗/精度）；主导视频Pipeline、推理引擎、语音引擎等核心模块的工程验收与量产质量把控。 4.核心技术攻关：牵头跨平台推理框架适配、零拷贝数据流、多模态负载资源调度、动态功耗管理等关键技术难题的方案设计、原型验证与工程落地。 5.工程规范与技术沉淀：制定模型部署、算子开发、硬件适配、CI/CD等环节的工程规范；沉淀可复用的架构组件、实践与技术文档，提升系统可维护性与规模化部署效率。 6.团队建设与人才培养：组建并管理推理工程团队，负责技术梯队搭建、核心人才招募、任务规划与技术评审；打造“追求极致性能、注重工程规范、敏捷交付”的团队文化。【任职资格】 1.本科及以上学历，计算机、电子、自动化或相关专业，5年以上AI推理工程化或C++系统开发经验，2年以上技术团队管理或架构负责人经验。 2.精通C/C++/Rust系统级编程，深入理解多线程、内存管理、进程通信、锁机制等底层原理，具备系统性性能分析与调优方法论。 3.完整主导过至少1个AI模型从算法研发到端侧/边缘量产的全流程落地，熟悉模型转换、量化压缩、前后处理优化及推理框架集成。 4.熟悉2种以上主流推理框架（如TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO、RKNN、NCNN、MNN、llama.cpp等），具备框架选型、深度定制或插件开发经验。 5.具备跨异构平台技术判断力，熟悉Intel CPU/GPU、Rockchip NPU、NVIDIA GPU中至少两类平台的推理加速机制、内存架构与驱动生态。 6.有智能硬件、IPC、边缘网关或AI PC等端侧产品的完整工程化经验，深刻理解资源受限环境下的架构约束、功耗/性能/成本权衡。 7.具备出色的跨部门协同与项目管理能力，能高效推动算法、产品、测试、硬件团队对齐目标并保障交付节奏。优先条件（加分项） 1.熟悉H.264/H.265视频编解码及硬件加速Pipeline（VPU/MPP/VAAPI/RGA），有零拷贝/端到端数据流架构设计经验。具备语音处理系统（STT/TTS/VAD/AEC/NS）的工程落地或架构设计经验。 2.有视觉+LLM+语音等多负载共存场景下的资源调度、优先级管理、动态降级与QoS保障设计经验。 3.熟悉模型压缩流水线（结构化剪枝、知识蒸馏、PTQ/QAT量化）的自动化构建与工程集成。 4.有自研推理引擎、深度参与开源框架底层改造（如图优化、算子融合、异构调度器开发）经验。 5.熟悉MLOps/LLMOps在端侧的落地实践，或具备跨平台CI/CD、自动化测试与性能监控体系建设经验。岗位3：Agent平台架构负责人（大厂背景优先） BASE：深圳薪资待遇：年薪150W内可沟通，根据候选人能力、项目经验综合评定，大厂P7级及以上优先，90后起可聊。岗位职责 1. Agent平台整体架构主导负责平台技术规划、架构设计与关键技术决策；划分执行引擎、推理调度、能力底座模块边界；将复杂合规业务场景抽象为可复用、可组合平台能力；统筹平衡系统稳定性、安全性、成本、性能与可维护性。 2. Agent执行引擎搭建设计Agent Loop、多步推理任务全生命周期；落地规划模块、子Agent、任务依赖与并发调度机制；搭建检查点、中断恢复、失败自愈能力；实现权限管控、成本管控、人机澄清、人工审核等运行时执行控制。 3. 推理调度与上下文工程（Context Engineering）建设聚焦注意力机制优化，而非单纯扩充上下文窗口；设计输入标准化、长上下文历史压缩、大对象管理方案；搭建任务状态、能力边界、结构化工作面体系；建立Token与成本预算管控体系；将工具返回结果、法规条文、客户资料转化为可追溯证据链，减少合规场景下模型幻觉、信息遗漏与判断偏差。 4. Agent底层能力底座建设搭建完善的Agent平台基础能力体系，涵盖：Memory Store多层记忆、检索更新与置信度管理；MCP Hub工具聚合、权限继承、调用审计与故障隔离；技能引擎、文件隔离、材料解析等管线能力；Docker/K8s沙箱执行隔离、网络策略与资源安全管控。同时落地多租户隔离、安全体系、链路追踪、成本与质量全链路监控。 5. 核心研发团队管理带领3-8人研发小组；负责技术方案拆解、项目进度推进、代码评审、研发质量标准落地；深度参与核心模块设计与编码；协同产品、合规专家推进业务落地。任职资格硬性门槛 1. 学历年龄：95后，985统招本科及以上学历，学历背景优质； 2. 工作经验：5年以上软件工程经验，具备大型复杂系统落地建设经验； 3. 团队能力：拥有Tech Lead、Staff Engineer或3人及以上团队带队管理经验； 4.技术功底：Python工程能力扎实，可独立承担、落地核心研发模块； 5. 核心经验：具备深度Agent/LLM系统工程实战经验，能力不局限于基础Prompt调优； 6. 综合思维：具备全局思维，可兼顾系统稳定性、安全性、成本、延迟与可维护性； 7. 工作状态：保持一线编码能力，非纯管理岗位。 8. 项目经验：拥有0-1个完整落地的Agent/LLM复杂系统标杆项目经验，全程深度参与架构设计、核心开发与落地迭代，具备独立攻克工程难点的实战经历。 ----------------------------------------- 其他岗位 AI推理工程化负责人（对行业无要求）工作地点：深圳年薪：100W内可聊，具体根据人选情况而定学历：985统招本科及以上学历，86后可推。【岗位职责】 1.架构规划与技术演进：主导端侧AI推理平台整体架构设计，制定覆盖视觉、LLM、语音、Embedding等能力域的技术演进路线；负责Intel/Rockchip/NVIDIA等异构硬件的技术选型、算力规划与适配策略。 2.算法-工程协同体系：建立模型交付标准化流程与自动化验证机制，明确算法研发、模型转换、端侧部署的协作边界与责任归属，实现“训练-转换-部署-验证”高效闭环。 3.性能基准与交付质量：定义端到端推理质量标准，建立各场景性能基线（延迟/吞吐/功耗/精度）；主导视频Pipeline、推理引擎、语音引擎等核心模块的工程验收与量产质量把控。 4.核心技术攻关：牵头跨平台推理框架适配、零拷贝数据流、多模态负载资源调度、动态功耗管理等关键技术难题的方案设计、原型验证与工程落地。 5.工程规范与技术沉淀：制定模型部署、算子开发、硬件适配、CI/CD等环节的工程规范；沉淀可复用的架构组件、实践与技术文档，提升系统可维护性与规模化部署效率。 6.团队建设与人才培养：组建并管理推理工程团队，负责技术梯队搭建、核心人才招募、任务规划与技术评审；打造“追求极致性能、注重工程规范、敏捷交付”的团队文化。【任职资格】 1.本科及以上学历，计算机、电子、自动化或相关专业，5年以上AI推理工程化或C++系统开发经验，2年以上技术团队管理或架构负责人经验。 2.精通C/C++/Rust系统级编程，深入理解多线程、内存管理、进程通信、锁机制等底层原理，具备系统性性能分析与调优方法论。 3.完整主导过1+个AI模型从算法研发到端侧/边缘量产的全流程落地，熟悉模型转换、量化压缩、前后处理优化及推理框架集成。 4.熟悉2种以上主流推理框架（如TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO、RKNN、NCNN、MNN、llama.cpp等），具备框架选型、深度定制或插件开发经验。 5.具备跨异构平台技术判断力，熟悉Intel CPU/GPU、Rockchip NPU、NVIDIA GPU中至少两类平台的推理加速机制、内存架构与驱动生态。 6.有智能硬件、IPC、边缘网关或AI PC等端侧产品的完整工程化经验，深刻理解资源受限环境下的架构约束、功耗/性能/成本权衡。 7.跨部门协同与项目管理能力，高效推动算法、产品、测试、硬件团队对齐目标并保障交付节奏。加分项 1.熟悉H.264/H.265视频编解码及硬件加速Pipeline（VPU/MPP/VAAPI/RGA），有零拷贝/端到端数据流架构设计经验+语音处理系统（STT/TTS/VAD/AEC/NS）的工程落地或架构设计经验。 2.视觉+LLM+语音等多负载共存场景下的资源调度、优先级管理、动态降级与QoS保障设计经验。 3.熟悉模型压缩流水线（结构化剪枝、知识蒸馏、PTQ/QAT量化）的自动化构建与工程集成。 4.有自研推理引擎、深度参与开源框架底层改造（如图优化、算子融合、异构调度器开发）经验。 5.熟悉MLOps/LLMOps在端侧的落地实践，或具备跨平台CI/CD、自动化测试与性能监控体系建设经验。职位名称：AI算法专家（行业无要求，3个方向）工作地点：深圳年薪：100-200W可聊，根据人选而定岗位职责：一、语音 1. 负责语音识别系统研发与优化，提升识别准确率、响应速度及多场景适应能力； 2. 持续跟进语音识别前沿技术（如端到端模型、自监督学习、个性化适配等），并推动在产品中的落地应用 3. 参与构建和维护语音数据标注体系，进行数据清洗、训练、评估全流程管理；二、CV多模态方向： 1. 负责图片搜索、视频搜索、图文匹配等多模态检索系统的研发与优化； 2. 结合文本、图像、视频等多模态信息，构建跨模态理解与检索模型； 3. 构建高质量的训练数据集，完成模型训练、评估与部署；三、NLP大模型 1. 负责AI助手相关大模型的研发与优化，包括但不限于文本问答、意图理解、对话生成等； 2. 负责大规模语言模型的训练、微调、压缩及部署，提升模型效果与推理效率； 3. 构建高质量训练数据，持续优化模型性能与用户体验；任职资格：语音： 1. 6年以上语音识别相关领域工作经验，有ASR系统实际落地经验，熟悉主流语音识别框架（如Kaldi、DeepSpeech、Wav2Vec2、Whisper等）； 2. 熟悉语音信号处理技术，包括但不限于语音增强、噪声抑制、回声消除、VAD等； 3. 精通Python/C++中至少一种语言，具备良好的算法实现能力；熟悉深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow），有端到端语音识别模型开发经验者优先； 4. 对语音识别在嵌入式/低资源设备上的部署有一定了解，有模型压缩、量化、推理优化经验者优先； CV多模态 1. 6年以上计算机视觉或机器学习相关经验，具备多模态项目背景； 2. 熟悉图像/视频检索、图文匹配（如CLIP）、对比学习、特征向量召回等技术； 3. 熟练掌握深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）及常用CV工具链；具备良好的编程能力（Python/C++等），有大规模检索系统开发经验者优先； 4. 具备模型蒸馏、量化、加速（如LoRA、Prompt Tuning）等优化经验； NLP大模型 1. 6年以上NLP相关经验，有大模型（如LLaMA、Qwen, ChatGLM等）实战经验； 2. 熟悉主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），具备良好的工程实现能力； 3. 熟悉文本生成、对话系统、信息抽取、语义匹配等技术；有AI助手、智能客服、问答系统等项目经验者优先 4. 具备模型蒸馏、量化、加速（如LoRA、Prompt Tuning）等优化经验者优先 5. 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够承担一定的工作压力。 AI 算法专家（央企JD） BASE：广州海珠区薪资：120W内可聊岗位职责： 1、AI 业务场景规划与落地统筹：制定公司 AI 技术落地路线图，统筹需求→选型→设计→工程落地全流程，对业务效果负责。 2、技术与业务融合落地：将大模型/RAG/智能体等 AI 能力工程化嵌入业务系统，真正产出可量化业务收益。 3、AI 系统化能力建设：搭建公司级 AI 能力底座（模型平台、RAG 框架、智能体编排、语料体系），形成标准化可复用的 AI 应用体系。 4、前沿技术评估与引入：跟踪大模型/多模态等前沿，评估引入适合业务的新技术，统筹算力/数据/模型等关键资源。任职要求： 1、本科及以上学历，8 年以上技术研发、3 年以上技术团队管理/架构经验；有从 0 到 1 或规模化 AI 平台经验优先。 2、精通大模型/RAG/智能体/机器学习，有实际主导企业级 AI 项目从 0 到 N 落地，熟悉 PyTorch、vLLM、LangChain 等技术栈。 3、有 AI 与真实业务深度融合、产出可量化价值的成功案例；有地产/数科行业经验者优先。 4、具备 AI 平台/中台架构设计能力，能将 AI 能力产品化、标准化、系统化，建立研发规范与质量管控。 5、善跨团队协作与转型推动，能向非技术背景清晰传达技术价值、向技术团队有效传递业务价值。补充信息： 1、公司-地产营销为主，主要包括投资拿地前的研判、项目定位研究、获客转化成交等营销全链路，还有二手房租售及公寓运营业务。 2、学历优先985/211硕士 3、业务背景暂无要求，能理解地产业务场景为佳，或能从技术角度实现模型层到应用层的整体搭建及，以及团队赋能。岗位2： AI推理工程化负责人【岗位职责】 1.架构规划与技术演进：主导端侧AI推理平台整体架构设计，制定覆盖视觉、LLM、语音、Embedding等能力域的技术演进路线；负责Intel/Rockchip/NVIDIA等异构硬件的技术选型、算力规划与适配策略。 2.算法-工程协同体系：建立模型交付标准化流程与自动化验证机制，明确算法研发、模型转换、端侧部署的协作边界与责任归属，实现“训练-转换-部署-验证”高效闭环。 3.性能基准与交付质量：定义端到端推理质量标准，建立各场景性能基线（延迟/吞吐/功耗/精度）；主导视频Pipeline、推理引擎、语音引擎等核心模块的工程验收与量产质量把控。 4.核心技术攻关：牵头跨平台推理框架适配、零拷贝数据流、多模态负载资源调度、动态功耗管理等关键技术难题的方案设计、原型验证与工程落地。 5.工程规范与技术沉淀：制定模型部署、算子开发、硬件适配、CI/CD等环节的工程规范；沉淀可复用的架构组件、实践与技术文档，提升系统可维护性与规模化部署效率。 6.团队建设与人才培养：组建并管理推理工程团队，负责技术梯队搭建、核心人才招募、任务规划与技术评审；打造“追求极致性能、注重工程规范、敏捷交付”的团队文化。【任职资格】 1.本科及以上学历，计算机、电子、自动化或相关专业，5年以上AI推理工程化或C++系统开发经验，2年以上技术团队管理或架构负责人经验。 2.精通C/C++/Rust系统级编程，深入理解多线程、内存管理、进程通信、锁机制等底层原理，具备系统性性能分析与调优方法论。 3.完整主导过至少1个AI模型从算法研发到端侧/边缘量产的全流程落地，熟悉模型转换、量化压缩、前后处理优化及推理框架集成。 4.熟悉2种以上主流推理框架（如TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO、RKNN、NCNN、MNN、llama.cpp等），具备框架选型、深度定制或插件开发经验。 5.具备跨异构平台技术判断力，熟悉Intel CPU/GPU、Rockchip NPU、NVIDIA GPU中至少两类平台的推理加速机制、内存架构与驱动生态。 6.有智能硬件、IPC、边缘网关或AI PC等端侧产品的完整工程化经验，深刻理解资源受限环境下的架构约束、功耗/性能/成本权衡。 7.具备出色的跨部门协同与项目管理能力，能高效推动算法、产品、测试、硬件团队对齐目标并保障交付节奏。优先条件（加分项） 1.熟悉H.264/H.265视频编解码及硬件加速Pipeline（VPU/MPP/VAAPI/RGA），有零拷贝/端到端数据流架构设计经验。具备语音处理系统（STT/TTS/VAD/AEC/NS）的工程落地或架构设计经验。 2.有视觉+LLM+语音等多负载共存场景下的资源调度、优先级管理、动态降级与QoS保障设计经验。 3.熟悉模型压缩流水线（结构化剪枝、知识蒸馏、PTQ/QAT量化）的自动化构建与工程集成。 4.有自研推理引擎、深度参与开源框架底层改造（如图优化、算子融合、异构调度器开发）经验。 5.熟悉MLOps/LLMOps在端侧的落地实践，或具备跨平台CI/CD、自动化测试与性能监控体系建设经验。

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：电子商务

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