獵頭5月25日人才推薦 某電子科技公司 算法工程師 30萬
自我評價：
?
1、圖像算法：精通計算機視覺與圖像處理，具備CNN等深度神經網絡結構的定制化設計與優化能力，擅長小目標檢測、行為識別、多尺度融合、自定義損失函數等算法研發，具備豐富的實戰部署經驗。
?
2、大語言模型微調與應用：熟悉主流LLM（如Qwen、LLaMA、Deepseek等）的SFT微調、DPO偏好對齊、LoRA訓練及推理優化；深入掌握RAG（檢索增強生成）方案、Prompt工程及Embedding模型的自定義訓練。
?
3、多模態算法：熟悉多模態大模型（如 Qwen-VL、CLIP）的結構原理與訓練流程，具備多模態數據在垂直領域的訓練經驗。
?
4、三維點云與激光雷達算法：掌握三維點云數據的采集、補全、渲染與目標識別，能夠獨立實現基于Three.js的Web端可視化框架，開發數字化煤場建模、體積修正等系統。
?
5、kaggle算法比賽：在大模型相關的kaggle算法比賽中，SOLO 1銀牌 3銅牌。
?
6、學習能力與項目推進：具備快速掌握新技術、新框架的能力，曾多次主導AI算法系統從0到1的設計、實現與上線，具備較強的問題分析與自主解決能力。
?
工作經歷：
?
北京某電子科技有限公司（2023.06 - 至今），算法工程師。
?
1、圖像算法研發
?
負責復雜場景目標檢測算法的設計與部署，聚焦于遠視角、極小目標的識別；
?
設計多檢測頭與多尺度增強網絡結構，結合半監督訓練方法，閾值懲罰損失函數顯著提升模型對多樣化場景的適應性；
?
相關目標檢測算法已申請發明專利，模型具備良好實時性和精度表現，已部署于多個公司自研芯片平臺。
?
2、大語言模型（LLM）訓練與工程化落地
?
參與公司智能客服、代碼生成等多種LLM應用研發，主導Qwen、DeepSeek、LLaMA等模型的微調與推理優化；
?
構建支持RAG策略的向量檢索系統，Embedding、Rerank模型的訓練及調優，支持行業知識對齊；
?
設計自定義分詞器與關鍵詞詞表，解決垂直領域上下文匹配問題，顯著提升生成質量與問答準確率；
?
推行多階段SFT訓練與DPO偏好對齊機制，緩解過擬合，增強模型穩定性。
?
承擔高校AI訓練平臺項目中大語言模型訓練鏡像構建與Notebook多卡訓練腳本開發，適配H100與昇騰910B硬件平臺，完成Label Studio標注平臺對接與訓練流程打通。
?
3、多模態模型（CLIP、Qwen-VL）訓練與優化
?
主導CLIP結構在結構化信息識別任務中的落地實踐，構建多維度性能評估體系；
?
實施凍結+LoRA的多模態輕量化訓練策略，并在zero-shot任務中優化提示詞工程；
?
Qwen-VL在垂直領域的微調優化。
?
在高校AI訓練平臺項目中完成多模態訓練鏡像適配與推理部署對接，支持TensorBoard、ONNX導出及Xinference、vLLM在線服務化。
?
4、知識產權與創新成果
?
基于公司核心項目完成多項發明專利撰寫與落地，內容涵蓋半監督檢測結構優化、RAG檢索增強架構、多模態SFT方法等；
?
部分專利已完成轉化并應用于實際業務場景，提升公司產品競爭力與算法獨占性。
?
選獵頭公司就找乾坤獵頭，咨詢熱線：400-6222-973
企業招聘登記&簡歷投遞請登錄：m.sqa-bj.com
平臺質保，招聘靠譜，1天內快速響應推薦人選，1周可關閉職位完成交付，200萬高端人才數據庫，20年獵頭服務，覆蓋全國超110座城市。
更多北京獵頭人才資訊，請關注乾坤獵頭公司：qiankunlt
