Adapter Jobs In China - 9 Job Positions Available

大模型算法工程师（RAG方向） 上海 社招 全职 数字技术 硕士及以上 5-7 年 职位描述 1. RAG系统设计与优化： - 负责构建和优化基于Retrieval-Augmented Generation（RAG）的问答、对话、智能助手等系统； - 设计高效的检索+生成组合策略，提高响应质量、效率和稳定性； - 调研和实现业界前沿的RAG技术，包括 multi-hop RAG、hybrid search、retriever-generator 对齐训练等。2. 检索模块优化： - 构建或优化文档索引体系，设计embedding空间、向量召回、多模态检索等模块； - 评估并集成不同的Embedding模型（如BGE、GTE等）； - 提升文档重排序、context selection、chunking策略的效果和效率。3. 生成模块适配： - 优化大语言模型（如LLM）的生成能力与检索模块的配合； - 支持长上下文建模（如Retrieval Fusion、Long

Location(s) Zhuhai, Guangdong Company Molex Career Field Engineering Job Number 183919 DUTIES & RESPONSIBILITIES:(4 to 5 are recommended, but no more than 9) 1. Lead the design of protective packaging for fiber optic products using advanced

语音算法工程师（ASR大模型 ） 深圳、上海 正式 职位描述 - 负责端到端语音识别大模型的训练、微调与优化，面向机器人语音交互场景、构建高鲁棒性识别能力；- 基于 Whisper、Parakeet 等大规模预训练模型，进行压缩（蒸馏、量化）、结构优化与风格适配，提升模型推理效率与产品适配性；- 研究并实现多模态融合识别方案，强化复杂场景下语音感知能力、推进先进训练范式落地；- 联合VAD、声纹模块，构建具备全链路协同优化能力的语音系统;- 关注生成式 AI 和多模态交互技术，对推动人形机器人智能化有热情。 职位要求 - 本科及以上学历，计算机、人工智能、电子、数学等相关专业；- 出色的问题分析和解决能力，自主探索新解决方案的能力强；- 关注生成式 AI 和多模态交互技术，对推动人形机器人智能化有热情；- 熟悉当前主流语音大模型架构，具备 ASR 预训练/微调经验。加分项：- 有 Whisper 等大模型的蒸馏调优、参数高效微调（如 LoRA、Adapter）经验者- 精通NeMo 等开源工具链，具备分布式训练与模型压缩能力;- 有机器人语音系统研发经验或复杂语音场景（噪声、多人、跨语种）实战经验者;- 在HCI、HRI、RSS、CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等顶级会议/期刊上发表论文者；- 具有优秀的代码能力和竞赛精神，ACM/ICPC、RoboMaster等比赛获奖者。 投递...

大模型训练调优工程师 上海、深圳 正式 职位描述 - 搭建并维护多模态大模型训练体系，覆盖语音、动作、视频等模态的预训练、微调、评估与部署流程；- 负责训练 pipeline 的工程优化，包括多任务调度、多模态数据协同加载、多GPU资源调度与 DDP 分布式加速；- 实现高效微调策略（如 LoRA、PEFT、Adapter 等），提升低资源条件下的模型定制效率；- 分析训练稳定性、收敛性能与资源利用效率，设计可量化的训练质量评估与异常监控机制；- 与算法团队深度协作，参与模型结构设计、系统瓶颈分析与底层训练策略联合优化；- 持续跟进并引入大模型训练相关前沿技术，如混合精度、异构加速、编译优化等，提升训练系统性能上限。 职位要求 - 本科及以上学历，计算机、人工智能、电子、数学等相关专业；- 出色的问题分析和解决能力，自主探索新解决方案的能力强- 关注生成式 AI 和多模态交互技术，对推动人形机器人智能化有热情；- 熟悉 Transformer 类大模型训练流程，具备完整的预训练 + 微调 + 推理部署经验；- 熟练掌握 PyTorch、DeepSpeed 或 FSDP、LoRA/PEFT 等训练加速与参数高效微调工具；加分项：- 具备良好的工程能力，熟悉

大模型训练调优实习生 上海、深圳 实习 职位描述 - 搭建并维护多模态大模型训练体系，覆盖语音、动作、视频等模态的预训练、微调、评估与部署流程；- 负责训练 pipeline 的工程优化，包括多任务调度、多模态数据协同加载、多GPU资源调度与 DDP 分布式加速；- 实现高效微调策略（如 LoRA、PEFT、Adapter 等），提升低资源条件下的模型定制效率；- 分析训练稳定性、收敛性能与资源利用效率，设计可量化的训练质量评估与异常监控机制；- 与算法团队深度协作，参与模型结构设计、系统瓶颈分析与底层训练策略联合优化；- 持续跟进并引入大模型训练相关前沿技术，如混合精度、异构加速、编译优化等，提升训练系统性能上限。 职位要求 - 本科及以上学历，计算机、人工智能、电子、数学等相关专业；- 出色的问题分析和解决能力，自主探索新解决方案的能力强- 关注生成式 AI 和多模态交互技术，对推动人形机器人智能化有热情；- 熟悉 Transformer 类大模型训练流程，具备完整的预训练 + 微调 + 推理部署经验；- 熟练掌握 PyTorch、DeepSpeed 或 FSDP、LoRA/PEFT 等训练加速与参数高效微调工具；加分项：- 具备良好的工程能力，熟悉

Responsibilities MaxLinear is recruiting a Senior Field Applications Engineer based in China to drive customer design wins and grow company revenue through deep technical expertise and outstanding cross-party communication & interpersonal capabilities. In this role, you

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