R&D Engineer at Foresight Ventures

Full Time1 month ago
Employment Information
Job Description
AI大模型研发工程师是负责人工智能领域前沿技术研发的核心岗位,主要聚焦于计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)及多模态融合等方向。该职位需要深入参与大规模预训练模型的架构设计与算法优化,同时承担AI技术投资与研究的专项工作,为公司技术战略提供数据支撑与创新方向。
Key Responsibilities
  • 持续跟踪CV、NLP、多模态等领域的技术发展趋势,开展前沿算法研究与技术验证
  • 主导或参与大规模预训练模型的开发流程,包括数据预处理、模型训练、参数调优及性能评估
  • 设计并实现AI技术解决方案,针对具体业务场景进行模型定制化开发与部署
  • 开展AI项目投资可行性分析,撰写技术评估报告并提出创新建议
  • 与产品、算法团队协作,推动技术成果的商业化应用与落地实施
  • 维护技术文档体系,建立模型开发的知识库与最佳实践规范
  • 参与技术方案评审,对模型性能、计算效率及工程可行性进行专业论证
  • 跟踪国际顶级会议(如NeurIPS、ICML)及论文动态,保持技术敏感度
  • 设计模型评估指标体系,建立模型效果的量化分析框架
  • 优化模型推理效率,探索模型压缩、蒸馏等轻量化技术方案
Job Requirements
  • 硕士及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业
  • 精通Python/C++编程语言,熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架
  • 具备3年以上大模型研发经验,有预训练模型(如BERT、GPT系列)开发背景优先
  • 熟悉分布式训练框架(如Horovod、DeepSpeed),掌握GPU/TPU等硬件加速技术
  • 具备扎实的数学基础,熟悉概率论、线性代数、优化算法等理论知识
  • 熟悉AI项目投资评估方法论,具备技术经济分析能力
  • 具备良好的跨团队协作能力,能与产品、工程、数据团队高效沟通
  • 英语读写能力优秀,可熟练阅读英文技术文献及撰写研究报告
  • 持有相关领域专业认证(如AWS机器学习认证、TensorFlow开发者认证)者优先
  • 具备良好的逻辑思维能力,能独立完成复杂技术问题的分析与解决
  • 熟悉模型部署流程,掌握Docker、Kubernetes等容器化技术
  • 具备数据可视化能力,熟练使用Matplotlib、Tableau等工具
  • 熟悉AI伦理与合规要求,具备技术风险评估意识
  • 具备良好的时间管理能力,能高效推进多线程研发任务
  • 熟悉模型效果评估方法,掌握A/B测试、混淆矩阵等分析技术
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