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崗位2：

人工智能開發(fā)服務(wù)，10-16K，陜西省西安市雁塔區(qū)嘉昱大廈A座12層 大模型微調(diào)工程師方向（本科以上） 服務(wù)內(nèi)容 1.基于業(yè)務(wù)場景需求，分析大模型應(yīng)用的技術(shù)路徑，設(shè)計(jì)針對性微調(diào)方案與評(píng)估體系。 2.基于大模型微調(diào)框架，完成模型參數(shù)調(diào)優(yōu)、領(lǐng)域適配及性能優(yōu)化，提升模型任務(wù)表現(xiàn)。 3.構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略，開發(fā)數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)注工具鏈。 4.搭建模型評(píng)估平臺(tái)，設(shè)計(jì)多維度測試用例，持續(xù)監(jiān)控并優(yōu)化模型推理效果。 5.研究模型蒸餾、量化、加速等技術(shù)，推動(dòng)大模型在具體業(yè)務(wù)場景的工程化落地。 服務(wù)要求 1.計(jì)算機(jī)、人工智能相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷，3年以上NLP、深度學(xué)習(xí)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。 2.深入理解Transformer架構(gòu)，熟悉BERT、GPT、DeepSeek等主流大模型的技術(shù)原理與實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。 3.掌握PyTorch、TensorFlow等框架，具備分布式訓(xùn)練實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。 精通Prompt工程、LoRA、P-tuning等微調(diào)技術(shù)，具有多任務(wù)遷移學(xué)習(xí)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。 4.熟悉HuggingFace生態(tài)，具備完整的大模型訓(xùn)練-評(píng)估-部署全鏈路開發(fā)能力。 5.具備優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理能力，熟悉SQL/NoSQL數(shù)據(jù)庫及大數(shù)據(jù)處理框架。 6.對模型安全、可解釋性有深入理解，具有大模型對齊經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

崗位3：

人工智能開發(fā)服務(wù)，10-18K，陜西省西安市雁塔區(qū)嘉昱大廈A座12層 小模型CV算法開發(fā)工程師（方向）碩士學(xué)歷 1. 針對計(jì)算機(jī)視覺（CV）領(lǐng)域的小模型應(yīng)用場景，設(shè)計(jì)輕量化、高效的算法架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測、圖像分割等任務(wù)的模型開發(fā)。 2. 運(yùn)用模型剪枝、量化等技術(shù)，對已開發(fā)的 CV 小模型進(jìn)行優(yōu)化，降低模型的計(jì)算復(fù)雜度和存儲(chǔ)需求，提升模型在邊緣設(shè)備或資源受限環(huán)境下的運(yùn)行效率。 3. 構(gòu)建高質(zhì)量的 CV 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略，提升模型對不同場景和數(shù)據(jù)分布的泛化能力。 4. 搭建模型評(píng)估框架，設(shè)計(jì)多維度的測試用例，對模型的準(zhǔn)確率、召回率、運(yùn)行速度等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估，持續(xù)優(yōu)化模型性能。 5.跟蹤 CV 小模型領(lǐng)域的前沿技術(shù)動(dòng)態(tài)，探索新的算法和優(yōu)化方法，推動(dòng)公司在 CV 小模型技術(shù)上的創(chuàng)新和突破。 1. 計(jì)算機(jī)、人工智能等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷，3年以上計(jì)算機(jī)視覺算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。 2. 熟悉卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）架構(gòu)，了解 MobileNet、YOLO 、RT-DETR等主流 CV 小模型的技術(shù)原理與實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。 3. 熟練使用 PyTorch 等深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行模型開發(fā)，具備模型訓(xùn)練、驗(yàn)證和測試的完整經(jīng)驗(yàn)。 4. 精通模型剪枝、量化等優(yōu)化技術(shù)，能夠根據(jù)具體應(yīng)用場景，對 CV 小模型進(jìn)行針對性的性能優(yōu)化。 5. 具備優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理能力，熟悉圖像數(shù)據(jù)的預(yù)處理、增強(qiáng)和標(biāo)注流程，能夠開發(fā)高效的數(shù)據(jù)處理工具。 6. 具有實(shí)際的 CV 小模型開發(fā)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，能夠獨(dú)立完成從模型設(shè)計(jì)到部署的全流程開發(fā)工作。 7. 對 CV 小模型領(lǐng)域的前沿技術(shù)有濃厚興趣，能夠快速學(xué)習(xí)和應(yīng)用新技術(shù)，推動(dòng)模型性能的持續(xù)提升。 8. 具備良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神和溝通能力，能夠與團(tuán)隊(duì)成員密切合作，共同解決技術(shù)難題。