大模型架构师(A168729)

2. 空间智能与感知建模：结合大模型技术，研究并实现与空间感知相关的模型和算法，优化多模态环境中的目标检测、场景理解及空间关系建模。

3. 异构算力优化：针对大规模异构分布式算力环境，优化计算效率和系统可扩展性，提升整体性能。

4. 业务需求分析与优化：深入理解零售核心算法业务，分析业务功能及性能瓶颈，制定并实施技术优化方案，确保方案落地。

5. 项目管理与交付：参与核心业务项目计划制定和需求分析，确保项目按时交付并符合高质量标准。

任职要求：

1. 技术基础：具备扎实的数据结构与算法功底，熟练掌握 Python 或 C/C++ 编程语言，具有良好的编程习惯及工程实践能力。

2. 深度学习知识：掌握深度学习基础知识，了解常用模型与算法，熟练使用深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）。

3. 空间智能与感知经验： - 熟悉空间智能与空间感知相关领域的基本理论与技术（如 SLAM、3D 重建、空间关系建模）。 - 具备多模态数据（图像、点云、文本等）处理与建模经验，能够融合空间信息进行场景感知与决策。

4. 硬件加速经验：熟练掌握 CUDA 编程模型及 GPU 加速技术；有基于国产化芯片（如华为昇腾、寒武纪等）深度学习框架开发与优化经验者优先。

5. 模型优化与性能提升：熟悉业界主流的模型优化与调优方法，具备对深度学习模型进行性能优化及效率提升的经验。

6. 分布式计算：熟悉业界主流分布式计算引擎，有分布式系统开发与调优经验优先。

加分项：

1. 大规模平台研发经验：有在大型互联网公司研发并落地大规模机器学习平台的经验。

2. 学术背景：在 MLSys、ICML、AAAI、USENIX 等顶级会议发表过相关论文者优先。

3. 国产AI芯片经验：在国产 AI 芯片及 LLM（大语言模型）领域有相关经验者优先。

4. 开源社区贡献：主导或深度参与过相关开源项目（如 PyTorch、TensorFlow、Ray 等）者优先。