招贤纳士

1.开发企业知识平台的问答与语言支持

2.根据注释及API文档实现代码自动生成

3.结合本地知识库生成定制的数学模型

4.优化模型参数,提升生成效果

5.使用LangChain等框架进行产品级的应用开发

6.带团队设计并实现大模型系统的构建、训练、部署

7.跟进前沿技术,提升系统性能

1.至少1-2年自然语言处理相关工作经验;

2.对 NLP 主流预训练语言模型有深入的了解(BERT/LLaMA/T5 等);熟练使用Python，熟悉语言生成框架如LangChain的使用;

3.熟悉大模型的训练、部署、服务化相关技术;

4.熟悉大模型相关的数据处理，包括数据爬取、数据增强、数据清洗、数据标注及后处理等;

5.熟悉 Prompt Engineering 的基本概念和做法;

6.熟悉问答系统、对话系统的原理,了解Transformer等网络结构;

7.了解代码自动生成的技术手段,如代码解析、NLG等;

8.能够对领域前沿技术保持持续关注和学习，愿意持续投入研究和解决挑战性问题;

9.具备一定的软件开发能力和工程经验;

10.能带领团队完成项目交付与文档编写能力;

11.具备机器学习或计算机相关专业背景;

12.BS/MS学历,英语读写能力佳。

1.与核心算法团队共同完成算法研究工作，发展新算法或对原有算法进行改进;

2.结合自身的专业背景，领导开发团队完成底层运筹优化模块的设计，如制定研发计划和内容，编写设计文档，推进研发工作，关键技术攻关;

3.跟进运筹优化相关领域的发展与研究成果，阅读相关论文，并合理运用到底层算法开发中;

4.完成项目中相关文档的编写，将研究成果转化为论文、专利或软著。

1.数学/计算数学/运筹学/工业工程专业背景，拥有博士学历;

2.在运筹优化领域有较为深入的研究，如线性规划、整数规划、半定规划、随机优化、凸优化、分布式优化、流形优化等，熟悉各类优化算法的理论。能独立完成算法推导，调参，判断结果的准确性等工作;

3.具有一定的代码能力，熟练掌握 C/C++/MATLAB/Python。具有一定的数值计算基础，如线性方程组的求解，各类矩阵运算等。具有根据算法结果分析算法效率瓶颈，给出具体优化方案的能力;

4.具有较强的沟通能力，学习能力，自我驱动力，团队领导能力;

5.具有以下相关经历者优先：1) 发表过高质量的优化期刊论文;2) 参加过学术代码的开发或拥有开源项目;3) 熟悉 C/C++ 底层数值计算库的使用，如 BLAS、LAPACK、Intel MKL (oneAPI)、SuiteSparse、pardiso、MUMPS、PETSc 等。