FF
算法研究员
寒武纪 · 3年经验
日薪：
￥800/8h
地点：
北京 海淀
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
有深度学习工业项目实战经验，会模型低精度量化和TensorRT等量化工具，熟悉 pytorch 框架搭建模型，熟悉 C
NN，RNN,LSTM，transformer，bert ，resnet50等主流算法的原理，具备模型调参等训练技巧，具备模型搭建
和模型特化等能力，动手能力强，具备写脚本能力，熟悉Python 编程语言，熟悉 Linux 开发环境，掌握数据结构
知识，拥有阅读顶会论文和跟进前沿技术的能力。
NN，RNN,LSTM，transformer，bert ，resnet50等主流算法的原理，具备模型调参等训练技巧，具备模型搭建
和模型特化等能力，动手能力强，具备写脚本能力，熟悉Python 编程语言，熟悉 Linux 开发环境，掌握数据结构
知识，拥有阅读顶会论文和跟进前沿技术的能力。
项目经验
项目名称：新闻分类
项目介绍: 研发政治行为，经济政策，外交情况，军事行动，新闻对策，社会舆情等六类新闻的分类产品。
我的职责：1.负责写脚本转换数据格式，均衡数据集，大概每类新闻 3500 条 2.调研分类算法模型的发展近况，针
对数据集，选择合适的算法模型训练并调参 3.负责改进算法模型，对比自己搭建的 24 层 transformer 模型，bert
模型和 bertRNN 等模型的效果 4.写规则加入先验知识，以及根据规则制作多标签分类模型 5.将训练好的算法写
fastapi 接口部署到服务器，将算法和环境封装 docker 镜像 （注：该模型在百度算法大赛上取得前 10 的排名）
项目名称： 场景语义描述
项目介绍：研发 社会，外交，军事，政治等不同场景的类别对齐和语义描述
我的职责：改进英文对比学习算法clip,尝试把clip算法的语义text
_encoder换成bert,重头训练中文clip
项目名称：模型FP8量化
我的职责：设计不同的量化方案，为每层设计损失函数进行量化或根据tensor的分布进行分通道分层量化，
对比TensorRT量化和adaround量化精确度损失，做实验验证layer独立和block独立等假设
项目介绍: 研发政治行为，经济政策，外交情况，军事行动，新闻对策，社会舆情等六类新闻的分类产品。
我的职责：1.负责写脚本转换数据格式，均衡数据集，大概每类新闻 3500 条 2.调研分类算法模型的发展近况，针
对数据集，选择合适的算法模型训练并调参 3.负责改进算法模型，对比自己搭建的 24 层 transformer 模型，bert
模型和 bertRNN 等模型的效果 4.写规则加入先验知识，以及根据规则制作多标签分类模型 5.将训练好的算法写
fastapi 接口部署到服务器，将算法和环境封装 docker 镜像 （注：该模型在百度算法大赛上取得前 10 的排名）
项目名称： 场景语义描述
项目介绍：研发 社会，外交，军事，政治等不同场景的类别对齐和语义描述
我的职责：改进英文对比学习算法clip,尝试把clip算法的语义text
_encoder换成bert,重头训练中文clip
项目名称：模型FP8量化
我的职责：设计不同的量化方案，为每层设计损失函数进行量化或根据tensor的分布进行分通道分层量化，
对比TensorRT量化和adaround量化精确度损失，做实验验证layer独立和block独立等假设
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算法研究员 · 3年经验 · 寒武纪
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有深度学习工业项目实战经验，会模型低精度量化和TensorRT等量化工具，熟悉 pytorch 框架搭建模型，熟悉 C
NN，RNN,LSTM，transformer，bert ，resnet50等主流算法的原理，具备模型调参等训练技巧，具备模型搭建
和模型特化等能力，动手能力强，具备写脚本能力，熟悉Python 编程语言，熟悉 Linux 开发环境，掌握数据结构
知识，拥有阅读顶会论文和跟进前沿技术的能力。
NN，RNN,LSTM，transformer，bert ，resnet50等主流算法的原理，具备模型调参等训练技巧，具备模型搭建
和模型特化等能力，动手能力强，具备写脚本能力，熟悉Python 编程语言，熟悉 Linux 开发环境，掌握数据结构
知识，拥有阅读顶会论文和跟进前沿技术的能力。
项目经验
项目名称：新闻分类
项目介绍: 研发政治行为，经济政策，外交情况，军事行动，新闻对策，社会舆情等六类新闻的分类产品。
我的职责：1.负责写脚本转换数据格式，均衡数据集，大概每类新闻 3500 条 2.调研分类算法模型的发展近况，针
对数据集，选择合适的算法模型训练并调参 3.负责改进算法模型，对比自己搭建的 24 层 transformer 模型，bert
模型和 bertRNN 等模型的效果 4.写规则加入先验知识，以及根据规则制作多标签分类模型 5.将训练好的算法写
fastapi 接口部署到服务器，将算法和环境封装 docker 镜像 （注：该模型在百度算法大赛上取得前 10 的排名）
项目名称： 场景语义描述
项目介绍：研发 社会，外交，军事，政治等不同场景的类别对齐和语义描述
我的职责：改进英文对比学习算法clip,尝试把clip算法的语义text
_encoder换成bert,重头训练中文clip
项目名称：模型FP8量化
我的职责：设计不同的量化方案，为每层设计损失函数进行量化或根据tensor的分布进行分通道分层量化，
对比TensorRT量化和adaround量化精确度损失，做实验验证layer独立和block独立等假设
项目介绍: 研发政治行为，经济政策，外交情况，军事行动，新闻对策，社会舆情等六类新闻的分类产品。
我的职责：1.负责写脚本转换数据格式，均衡数据集，大概每类新闻 3500 条 2.调研分类算法模型的发展近况，针
对数据集，选择合适的算法模型训练并调参 3.负责改进算法模型，对比自己搭建的 24 层 transformer 模型，bert
模型和 bertRNN 等模型的效果 4.写规则加入先验知识，以及根据规则制作多标签分类模型 5.将训练好的算法写
fastapi 接口部署到服务器，将算法和环境封装 docker 镜像 （注：该模型在百度算法大赛上取得前 10 的排名）
项目名称： 场景语义描述
项目介绍：研发 社会，外交，军事，政治等不同场景的类别对齐和语义描述
我的职责：改进英文对比学习算法clip,尝试把clip算法的语义text
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项目名称：模型FP8量化
我的职责：设计不同的量化方案，为每层设计损失函数进行量化或根据tensor的分布进行分通道分层量化，
对比TensorRT量化和adaround量化精确度损失，做实验验证layer独立和block独立等假设
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