【美团招聘帖】大模型应用算法工程师,本岗位为社招岗位
【美团招聘帖】大模型应用算法工程师,本岗位为社招岗位
【岗位职责】
- 负责美团到家(外卖、闪购、医药等)业务场景中大模型的技术落地,支持业务目标提升;
- 负责大模型在智能助手、客服、电销等交互式对话场景中的应用,提升场景的自动化与智能化水平,改进商家的交互体验;
- 负责大模型在经营诊断分析、文案生成等内容生成类场景中的应用,降低平台和商家的运营成本,提升运营效率;
- 负责大型语言模型的微调、偏好对齐、知识增强等技术探索,积极跟进AIGC业内应用趋势,包括并不限于MoE、RLHF、Long context、RAG、Agent等方向;
- 与其他团队密切合作,包括数据工程师、前后端工程师、产品经理等,实现高质量的产品和解决方案。
【基本要求】
- 硕士及以上学历,计算机科学、人工智能、自然语言处理或相关专业;
- 扎实的算法基础,熟悉自然语言处理相关理论,熟悉Transformer/BERT/GPT等基础模型结构,熟悉大模型的微调和评估方法;
- 熟练掌握至少一种深度学习框架,如PyTorch、TensorFlow等;
- 善于分析和发现问题,具备较强的自驱力,具有良好的沟通能力和跨团队协作能力,热衷于追求技术创新,对解决有挑战性的问题充满激情。
【优先项】
- 有SIGIR、ACL、WWW等NLP领域顶会论文发表经验验,或在具有影响力的NLP比赛中获得top名次,或开源社区项目开发经验;
- 具有生成式模型训练及开发经验,如大模型数据处理、模型微调、预训练、强化学习、内容安全等,了解Megatron,deepspeed,vllm等训练或推理加速框架。
- 有LangChain、AutoGPT或其他大模型框架开发经验者优先;
- 有智能客服、智能助手相关项目经验者优先。
【岗位亮点】
- 到家核心业务,你将接触到海量的toC和toB数据,业务场景广泛,拥有丰富的实践机会,贴近一线大规模业务应用;
- 你将负责前沿大语言模型技术的探索和落地,获得在业内最前沿的大模型认知和技术积累;
- 你将加入业界一流的团队,其成员有多篇顶级会议论文发表。
- 团队氛围好,有温度,相互理解尊重,相互帮助成长。
感兴趣可以私信或者发送简历到ghh8799070@gmail.com。欢迎各位对大模型感兴趣的朋友!
remind:本岗位为社招岗位,校招同学可以走专属的校招流程哈。
如何系统的去学习大模型LLM ?
大模型时代,火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业
?”“谁的饭碗又将不保了?
”等问题热议不断。
事实上,抢你饭碗的不是AI,而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为
等巨头公司发布AI产品后,很多中小企业也陆续进场!超高年薪,挖掘AI大模型人才! 如今大厂老板们,也更倾向于会AI的人,普通程序员,还有应对的机会吗?
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人
」,毕竟AI时代,谁先尝试,谁就能占得先机!
但是LLM相关的内容很多,现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学,学习成本和门槛很高。
针对所有自学遇到困难的同学们,我帮大家系统梳理大模型学习脉络,将这份 LLM大模型资料
分享出来:包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程
等, 😝有需要的小伙伴,可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点,那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集,涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程(LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt)
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1:AI大模型时代的基础理解
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目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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内容:
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2:AI大模型API应用开发工程
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目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
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内容:
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3:AI大模型应用架构实践
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目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
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内容:
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4:AI大模型私有化部署
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目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
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内容:
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
这份 LLM大模型资料
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