博士后专项（毕业三年内均可投递）

职位描述

• 工作职责：

  自然语言处理（NLP）博士后
  研究方向：
  - 大模型训练方法和模型框架优化
  - 大模型知识和推理能力研究
  - 大模型高性能推理研究
  - 领域大模型研究
  - 跨模态大模型研究
  - 文本生成任务的质量评估办法研究
  - 融合外部知识的文本生成研究
  
  视觉-语言多模态LLM应用博士后
  研究方向：
  研究自监督学习、半监督学习、主动学习、多模态、LLM技术在教育学习场景中的应用。包括但不限于：
  1.文字识别与理解：自然场景文字OCR，文档结构分析，手写/公式识别，作业批改等。提升模型准确率、速度，解决长尾问题。
  2. 用户意图理解，文档问答，LLM 以及 agent 的应用与优化。解决应用场景中的一些难题。
  
  大模型预训练（LLM）博士后
  职位描述：
  近期，ChatGPT出圈、推动了AIGC方向进一步受到关注，也让大家对AI增强了信心！
  1、探索大规模预训练模型（不限文本、音频、图像）的算法研发和模型训练等相关工作，尤其是和RLHF相结合；
  2、进行大规模数据获取、处理、筛选、优化等相关工作，提高模型训练的效率和收益；
  3、结合业务场景（如教育、素养类），通过零样本、少样本、或者微调等方法，将LLM进行高质量的落地。
  
  人工智能芯片博士后
  研究方向：
  研究利用定制芯片加速AI模型推理的性能，探索方向包括：
  1、 深度学习硬件加速器、人工智能芯片
  2、 AI神经网络结构研究，设计低计算量高质量的AI芯片，如近似计算
  3、 参与团队AI芯片的算法适配，如从AI应用端验证AI新体系结构对AI准确度的影响方向
  
  高性能计算博士后
  研究方向：
  1、开展高性能计算和AI交差课题相关研究；
  2、大规模分布式训练性能优化，如高质量高性能的优化器；
  3、AI神经网络研究，设计低计算量高质量的神经网络；
  4、鼓励发表高水平研究成果。
  
  语音合成算法研究（TTS）博士后
  研究方向：
  1、 跨语种（如中<->英）TTS自动配音技术研究；
  2、 还原原声的情感、风格、音色、韵律等表达力的合成技术研究；
  3、 应用跨语种TTS技术，低成本快速扩展TTS支持的语言、方言。
  
  语音识别算法研究博士后
  研究方向：
  半监督、无监督、大规模预训练模型的在ASR领域的应用研究。探索课题包括但不限于：
  1、探索利用大规模互联网、海量业务数据进行数据挖掘，探索低成本构建高质量训练数据的方法（类似wenetspeech、gigaspeech）
  2、研究利用大规模预训练模型改善识别效果、鲁棒性的高效可落地方法；
  3、尝试利用大语种（有丰富的训练数据）、预训练模型，低成本快速扩展ASR支持的语言、方言的技术方法。
  
  情景口语对话算法研究博士后
  研究方向：
  在情景对话中进行听力口语练习，是个有趣且有效的语言学习方法，有道听力宝-情景对话是其中一个例子：
  1、 探索结合用户知识点掌握情况和学习需求，智能的生成/选择对话脚本，生成情景对话场景；
  2、 探索根据用户回答情况，调整脚本及口语对话流程，使得整体口语对话的生成，更自然、更有用；

• 岗位要求：

  自然语言处理（NLP）博士后
  职位要求：
  1、获得学位3年以内的全日制博士，或应届博士毕业生（须已满足学位论文答辩要求）；
  2、具有自然语言生成、多模态机器学习、机器翻译等相关领域的研究背景；
  3、具有独立科研能力，以第一作者在国际高水平会议和期刊发表学术论文优先，主持或参与过具体项目者优先；
  4、思维活跃、创新能力强、具有强烈的技术创新和研发热情；
  5、有良好的英文阅读，交流以及写作能力；
  6、责任心强，良好的团队意识。
  
  视觉-语言多模态LLM应用博士后
  职位要求：
  1、年龄在35周岁以下，获得博士学位不超过三年（含应届）；
  2、计算机相关专业，对所研究问题有强烈的兴趣；
  3、身体健康，工作积极有责任心，性格随和；
  4、具有良好的口头与书面表达能力、沟通能力与团队合作精神。
  
  大模型预训练（LLM）博士后
  职位要求：
  1、年龄在35周岁以下，获得博士学位不超过三年（含应届），AI、机器学习等相关专业，具有较强的深度学习相关背景技能和学习功底；
  2、熟悉大规模预训练模型、半监督、无监督等相关算法，有LLM或GPT相关项目（算法或工程均可）落地经验者优先；
  3、有较强的研究兴趣、学习效率、自驱力强、团队合作能力强，有较好的学术成果者优先。
  
  人工智能芯片博士后
  职位要求：
  1、年龄在35周岁以下，获得博士学位不超过三年（含应届），计算机及其他相关理工类专业；
  2、熟悉ARM64、X86、GPU、NPU体系结构；
  3、熟悉verilog，systemverilog等硬件设计语言，熟悉C或C++语言；
  3、参与或负责过AI新型芯片设计，如GPU、NPU、TPU等芯片；
  4、发表过AI近似计算或稀疏化相关论文者优先；
  5、有较强的独立科研能力与团队合作能力，以第一作者在相关领域发表过高水平论文。
  
  高性能计算博士后
  职位要求：
  1、年龄在35周岁以下，获得博士学位不超过三年（含应届），计算机及其他相关理工类专业；；
  2、熟悉ARM64、X86、GPU、NPU体系结构；
  3、熟悉并行编程框架(MPI/OpenMP/CUDA/OpenCL等)，有高性能计算开发、调优、算法设计开发经验者优先；
  4、熟悉PyTorch、TensorFlow等框架，对训练框架做过深度优化者优先；
  5、有较强的独立科研能力与团队合作能力，以第一作者在相关领域发表过高水平论文。
  
  语音合成算法研究（TTS）博士后
  职位要求：
  1、年龄在35周岁以下，获得博士学位不超过三年（含应届）
  2、AI、机器学习等相关专业，具有较强的深度学习相关背景技能和学习功底；
  3、熟悉语音合成、跨语种、情感TTS、VC等相关算法，有相关项目落地经验的优先；
  4、有较强的研究兴趣、自驱力强、团队合作能力强，有较好学术成果者优先。
  
  语音识别算法研究博士后
  职位要求：
  1、年龄在35周岁以下，获得博士学位不超过三年（含应届）；
  2、AI、机器学习等相关专业，具有较强的深度学习相关背景技能和学习功底；
  3、熟悉语音识别、预训练模型、半监督、无监督等相关算法，有相关项目落地经验的优先；
  4、有较强的研究兴趣、自驱力强、团队合作能力强，有较好学术成果着优先。
  
  情景口语对话算法研究博士后
  职位要求：
  1、年龄在35周岁以下，获得博士学位不超过三年（含应届）；
  2、AI、机器学习等相关专业，具有较强的深度学习相关背景技能和学习功底；
  3、熟悉口语对话、对话生成、问答、自适应学习等相关算法，有相关项目落地经验的优先；
  4、有较强的研究兴趣、自驱力强、团队合作能力强，有较好学术成果者优先。

• 你将获得：

  协助解决本人北京户口及家属随迁，非本市户口子女协助在京入学；
  提供行业领先的薪酬和福利待遇；
  协助申请政府科研和生活资助；
  企业技术大咖及高校知名教授双导师联合培养；
  提供海量的数据，真实丰富的应用场景，完善的基础设施，以及一群优秀的业内研究者和工程师

工作地址

北京 - 海淀区 - 西北旺东路10号院中关村软件园网易北京研发中心