大模型推理部署平台后端研发工程师 武汉 社招 全职 职位 ID：A32259 职位描述 1. 负责大模型平台推理部署的架构设计，包括模型部署、推理优化、模型服务高可用、可观测性等;2. 与业务团队进行沟通和合作，更快落地业务大模型推理部署需求，并持续优化推理性能；3. 跟踪业内最新的大模型推理部署技术，持续完善推理部署功能和使用体验； 职位要求 1. 计算机、人工智能等相关专业本科及以上，5年及以上工作经验；2. 熟练掌握Linux环境下的Go/Python等语言开发和最佳实践, 有解决复杂问题的能；3. 熟悉Kubernetes架构和生态，熟悉Docker/Operator等云原生技术，有云原生系统开发经验;4. 有服务端开发经验，熟悉常用组件MySQL、Redis、Nacos、Prometheus等；5. [加分项]有万级QPS服务端架构设计、分布式架构设计、服务稳定性监控设计经验；6. [加分项]熟悉常用的推理框架TensorFlow、Triton、TGI、vLLM、SGLang等； 投递...
图像算法实习工程师 武汉 校招 实习 算法类 职位描述 1. 参与智能家居设备（如智能门锁、监控摄像头、智能厨电、传感类产品等）端侧图像算法的研发与落地，聚焦轻量化小模型方向。2. 参与计算机视觉算法开发，包括但不限于目标检测、关键点、分类识别、目标跟踪、图像分割等深度学习算法。3. 参与模型的训练、调优与评测，围绕端侧算力约束做轻量化与性能优化（剪枝、蒸馏、量化等）。4. 参与模型量化与部署工作，在嵌入式/芯片平台上完成模型移植与推理加速，改善端侧运行效率。5. 参与训练数据的采集、清洗、标注管理与数据分析，协助搭建数据处理流程，提升数据质量与研发效率。6. 跟踪业界前沿的轻量级视觉算法进展，参与算法调研、原型验证与文档整理。 职位要求 任职要求1. 在读硕士，计算机、自动化、电子信息、人工智能等相关专业，计算机视觉、深度学习、图像处理方向优先。2. 掌握深度学习与计算机视觉基础，熟悉常见的检测/分类/分割/跟踪等算法原理。3. 熟悉至少一种主流深度学习框架（PyTorch / TensorFlow 等），有完整的模型训练与调优实践经验。4. 熟悉 Python，了解 C++；熟悉 Linux 开发环境，有 OpenCV 使用经验者优先。5. 有模型轻量化、量化或端侧/嵌入式部署经验者优先。6. 责任心强，学习能力强，有良好的沟通协作能力，能保证稳定的实习时间。 投递...
智能控制算法实习生 武汉 校招 实习 算法类 职位描述 根据个人兴趣、专业背景和项目需要，参与以下一个或多个方向：1. 结构化大模型与预测分类方向：参与工业时序/表格数据建模，支持温度预测、故障分类、异常诊断等任务，探索 LimiX、TabPFN 等结构化大模型在真实业务数据中的应用。2. 强化学习与仿真平台方向：参与家电智能控制算法研究，探索强化学习、多智能体强化学习等方法，并参与控制仿真与评估平台开发。3. 通用算法研发支持：协助完成数据处理、特征构建、模型训练、指标分析、实验报告、端云一致性验证和算法上线前测试，支持真实业务闭环交付。4. 技术成果沉淀：参与前沿算法问题的探索，将高价值实验结论整理为学术论文等形式。 职位要求 1. 计算机、自动化、能源与动力工程、人工智能、控制工程、电子信息、数学等相关专业，本科及以上学历，硕士优先。2. 熟悉 Python，具备良好的数据处理和建模能力，了解 Pandas、NumPy、Scikit-learn、PyTorch、TensorFlow 等常用工具中的一种或多种。3. 对机器学习、深度学习、时序预测、强化学习中的至少一个方向有实践经验。4. 对智能控制、工业大模型、结构化数据建模、强化学习、仿真平台开发等方向有浓厚兴趣。5. 具备良好的学习能力、工程实现能力和沟通协作能力，能主动分析问题、复现实验、沉淀结论。6. 加分项：有表格大模型、时序预测、多智能体强化学习、仿真平台、暖通控制相关项目经验。 投递...
大模型算法工程师-实习 武汉 校招 实习 软件研发类 职位描述 1、负责语音理解大模型的数据设计、筛选和清洗；2、负责语音编码器的设计和训练、语音理解大模型的微调；3、负责模型结构和训练策略的优化，提升训练效率和推理效率；4、探索多模态语音理解相关技术；5、负责语音识别方案的落地； 职位要求 1、熟悉常用的深度学习框架tensorflow、pytorch等；2、熟悉Transformer结构及它的各种变形；3、具有较强的学习能力，对新技术充满热情；4、熟练掌握linux操作，熟悉C++； 投递...