中国联通｜模型算法工程师

1.负责模型算法（多模态/语音/语言模型方向）的技术选型、框架设计、训练、微调、对齐、评测与持续优化，提升模型在业务场景中的效果； 2.负责探索大模型行业落地方法论，根据行业需求进行数据分析和算法设计，推动关键技术落地；研究面向应用的多模态大模型和传统模型的融合机制，研发RAG、Agent、工具调用、知识增强及复杂任务推理等关键算法； 3.负责深度学习模型的设计、训练、调优与部署，解决算法落地过程中的技术难题，保障算法在实际场景中的稳定运行； 4.负责高质量语料与数据的构建，涵盖数据采集、清洗、去重、标注、合成、增强及配比优化；建立模型评测体系，从准确性、相关性、鲁棒性、安全性及幻觉等维度开展效果评估； 5.负责模型高效推理优化，推进模型压缩、量化、蒸馏及推理加速，完成国产芯片推理适配和部署，配合工程团队完成模型部署和服务性能优化； 6.跟踪语言、多模态、语音模型领域前沿技术动态，开展技术调研与创新研究，推动研究成果实际落地；负责算法文档的撰写、归档与技术沉淀，配合产品研发团队优化算法方案，确保项目按时交付。

1.硕士研究生及以上学历，计算机类、电子信息类等相关专业； 2.精通深度学习常用模型与算法，熟练掌握Python、C++及PyTorch、TensorFlow等主流框架，具备独立完成算法研发与落地的能力； 3.熟悉大语言模型基本原理及核心技术，对预训练、指令微调、强化学习、上下文学习及通用智能体等有深入理解；熟悉多模态大模型基础原理，对Transformer、Encoder、Diffusion、VAE等核心知识有深入了解；具备扎实的语音信号处理理论基础，熟悉语音识别、合成、交互等核心技术领域； 4.具备高质量语料构建与数据处理经验，熟悉数据采集、清洗、去重、标注、合成、增强及质量评估全流程； 5.逻辑思维清晰，问题解决能力强，具备良好的团队协作精神，能高效配合研发团队推进项目落地。 6.加分项： （1）有模型结构设计、高效推理及国产芯片适配部署经验； （2）有多模态图文理解方向项目研发及落地经验； （3）有大模型或语音相关项目、顶会论文、技术专利或开源项目贡献。