Energy
资深算法工程师
智慧芽（中国）科技有限公司 · 15年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
上海 浦东
时间：
可工作日远程可工作日驻场（离职原因）可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
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技术能力
履历背景：长期从事自然语言处理（LLM/RLHF）、sympy符号计算、lean4形式化证明的研究，掌握NLP实用技术并利用lean4语言对arXiv论文的观点进行求证，工程实践经验丰富，有完整NLP项目实施与交付经验，获交互式机器证明的软件著作权。
工程实践：精通C/C++、Python3、Lean4，熟悉Java8、Php8/mysql8、JavaScript/vue3等多门编程语言，能够根据不同业务场景需求与开发环境要求，完成技术选型并出具定制化解决方案，高效、灵活运用不同编程语言解决不同复杂问题，提效赋能。
创新应用：洞悉行业发展趋势，研习领域前沿技术，掌握数学、人工智能、计算机科学等交叉学科知识，持续深耕大语言模型、强化学习算法研究并探索跨领域融合应用的新路径，可助力产品创新、技术变革与产业升级。
综合素质：沉稳负责，严谨细致，逻辑思维清晰，有探索精神、前瞻性视野及较强自驱力，具备主动学习与快速适应能力、问题独立分析与解决能力。
工程实践：精通C/C++、Python3、Lean4，熟悉Java8、Php8/mysql8、JavaScript/vue3等多门编程语言，能够根据不同业务场景需求与开发环境要求，完成技术选型并出具定制化解决方案，高效、灵活运用不同编程语言解决不同复杂问题，提效赋能。
创新应用：洞悉行业发展趋势，研习领域前沿技术，掌握数学、人工智能、计算机科学等交叉学科知识，持续深耕大语言模型、强化学习算法研究并探索跨领域融合应用的新路径，可助力产品创新、技术变革与产业升级。
综合素质：沉稳负责，严谨细致，逻辑思维清晰，有探索精神、前瞻性视野及较强自驱力，具备主动学习与快速适应能力、问题独立分析与解决能力。
项目经验
工作概述：主导自然语言处理研发(C++/Java/Python)，承担专利技术检索数据库等有关文本处理与聚类、段落切割与句法分析、大模型训练以及算法研究与优化工作，赋能公司技术变革与信息服务产品性能提升。
文本聚类(Java算法)：使用Kmeans++算法，通过初始化聚类中心优化收敛速度和结果质量，通过文本数据预处理将其转换为适合聚类分析的数值型特征，并利用形式化工具证明理论收敛性，确保算法可靠性和稳定性。
段落切割(Pytorch算法)：结合CNN和CRF实体识别，构建段落切割模型，通过长文本清洗、分词分组、词性标注等预处理进行模型训练，并优化模型结构设计，以适应长段落与复杂内容的文本数据，提高段落切割效率与准确性。
表格文本处理(Pytorch算法)：使用transformer结合广义旋转位置编码（Rotary-Embedding的推广）处理二维方向的结构文本信息，并对广义旋转位置编码进行了形式化论证，配合OCR图像算法工程联调，实现多模态部署。
化学取代R基表达式提取(Python算法)：使用依存关系算法提取化学取代基信息，配合OCSR图像算法工程联调，实现多模态部署。
句法分析(Pytorch算法)：应用Biaffine-Neutral-Parser模型，并优化调整参数与特征工程方法，通过文本语法结构解析、语法关系提取、情感分析等，支撑对不同领域文本内容的语义理解和价值数据信息挖掘，满足不同场景应用需求。
冗余检测(C++算法)：研发高效的rolling-hash算法代下游业务算法工程进行数据清洗、筛选。
算法研发(Megatron)：深入研究DPO、PPO、GRPO、GSPO等强化学习算法，独立完成keras-rlhf大语言模型训练框架研发，集成PyTorch-DDP、DeepSpeed、Megatron等高性能计算工具，确保架构支持不同结构（llama/mistral/mixtral/gpt-oss等）的大模型，并向阿里巴巴开源框架Pai-Megatron贡献DeepSeek/Qwen-MoE分布式训练[代码](https://github.com/alibaba/Pai-Megatron-Patch/issues/397)，参与强化预训练(reinforcement pretraining)落地项目的研发
文本聚类(Java算法)：使用Kmeans++算法，通过初始化聚类中心优化收敛速度和结果质量，通过文本数据预处理将其转换为适合聚类分析的数值型特征，并利用形式化工具证明理论收敛性，确保算法可靠性和稳定性。
段落切割(Pytorch算法)：结合CNN和CRF实体识别，构建段落切割模型，通过长文本清洗、分词分组、词性标注等预处理进行模型训练，并优化模型结构设计，以适应长段落与复杂内容的文本数据，提高段落切割效率与准确性。
表格文本处理(Pytorch算法)：使用transformer结合广义旋转位置编码（Rotary-Embedding的推广）处理二维方向的结构文本信息，并对广义旋转位置编码进行了形式化论证，配合OCR图像算法工程联调，实现多模态部署。
化学取代R基表达式提取(Python算法)：使用依存关系算法提取化学取代基信息，配合OCSR图像算法工程联调，实现多模态部署。
句法分析(Pytorch算法)：应用Biaffine-Neutral-Parser模型，并优化调整参数与特征工程方法，通过文本语法结构解析、语法关系提取、情感分析等，支撑对不同领域文本内容的语义理解和价值数据信息挖掘，满足不同场景应用需求。
冗余检测(C++算法)：研发高效的rolling-hash算法代下游业务算法工程进行数据清洗、筛选。
算法研发(Megatron)：深入研究DPO、PPO、GRPO、GSPO等强化学习算法，独立完成keras-rlhf大语言模型训练框架研发，集成PyTorch-DDP、DeepSpeed、Megatron等高性能计算工具，确保架构支持不同结构（llama/mistral/mixtral/gpt-oss等）的大模型，并向阿里巴巴开源框架Pai-Megatron贡献DeepSeek/Qwen-MoE分布式训练[代码](https://github.com/alibaba/Pai-Megatron-Patch/issues/397)，参与强化预训练(reinforcement pretraining)落地项目的研发
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资深算法工程师 · 15年经验 · 智慧芽（中国）科技有限公司
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技术能力
履历背景：长期从事自然语言处理（LLM/RLHF）、sympy符号计算、lean4形式化证明的研究，掌握NLP实用技术并利用lean4语言对arXiv论文的观点进行求证，工程实践经验丰富，有完整NLP项目实施与交付经验，获交互式机器证明的软件著作权。
工程实践：精通C/C++、Python3、Lean4，熟悉Java8、Php8/mysql8、JavaScript/vue3等多门编程语言，能够根据不同业务场景需求与开发环境要求，完成技术选型并出具定制化解决方案，高效、灵活运用不同编程语言解决不同复杂问题，提效赋能。
创新应用：洞悉行业发展趋势，研习领域前沿技术，掌握数学、人工智能、计算机科学等交叉学科知识，持续深耕大语言模型、强化学习算法研究并探索跨领域融合应用的新路径，可助力产品创新、技术变革与产业升级。
综合素质：沉稳负责，严谨细致，逻辑思维清晰，有探索精神、前瞻性视野及较强自驱力，具备主动学习与快速适应能力、问题独立分析与解决能力。
工程实践：精通C/C++、Python3、Lean4，熟悉Java8、Php8/mysql8、JavaScript/vue3等多门编程语言，能够根据不同业务场景需求与开发环境要求，完成技术选型并出具定制化解决方案，高效、灵活运用不同编程语言解决不同复杂问题，提效赋能。
创新应用：洞悉行业发展趋势，研习领域前沿技术，掌握数学、人工智能、计算机科学等交叉学科知识，持续深耕大语言模型、强化学习算法研究并探索跨领域融合应用的新路径，可助力产品创新、技术变革与产业升级。
综合素质：沉稳负责，严谨细致，逻辑思维清晰，有探索精神、前瞻性视野及较强自驱力，具备主动学习与快速适应能力、问题独立分析与解决能力。
项目经验
工作概述：主导自然语言处理研发(C++/Java/Python)，承担专利技术检索数据库等有关文本处理与聚类、段落切割与句法分析、大模型训练以及算法研究与优化工作，赋能公司技术变革与信息服务产品性能提升。
文本聚类(Java算法)：使用Kmeans++算法，通过初始化聚类中心优化收敛速度和结果质量，通过文本数据预处理将其转换为适合聚类分析的数值型特征，并利用形式化工具证明理论收敛性，确保算法可靠性和稳定性。
段落切割(Pytorch算法)：结合CNN和CRF实体识别，构建段落切割模型，通过长文本清洗、分词分组、词性标注等预处理进行模型训练，并优化模型结构设计，以适应长段落与复杂内容的文本数据，提高段落切割效率与准确性。
表格文本处理(Pytorch算法)：使用transformer结合广义旋转位置编码（Rotary-Embedding的推广）处理二维方向的结构文本信息，并对广义旋转位置编码进行了形式化论证，配合OCR图像算法工程联调，实现多模态部署。
化学取代R基表达式提取(Python算法)：使用依存关系算法提取化学取代基信息，配合OCSR图像算法工程联调，实现多模态部署。
句法分析(Pytorch算法)：应用Biaffine-Neutral-Parser模型，并优化调整参数与特征工程方法，通过文本语法结构解析、语法关系提取、情感分析等，支撑对不同领域文本内容的语义理解和价值数据信息挖掘，满足不同场景应用需求。
冗余检测(C++算法)：研发高效的rolling-hash算法代下游业务算法工程进行数据清洗、筛选。
算法研发(Megatron)：深入研究DPO、PPO、GRPO、GSPO等强化学习算法，独立完成keras-rlhf大语言模型训练框架研发，集成PyTorch-DDP、DeepSpeed、Megatron等高性能计算工具，确保架构支持不同结构（llama/mistral/mixtral/gpt-oss等）的大模型，并向阿里巴巴开源框架Pai-Megatron贡献DeepSeek/Qwen-MoE分布式训练[代码](https://github.com/alibaba/Pai-Megatron-Patch/issues/397)，参与强化预训练(reinforcement pretraining)落地项目的研发
文本聚类(Java算法)：使用Kmeans++算法，通过初始化聚类中心优化收敛速度和结果质量，通过文本数据预处理将其转换为适合聚类分析的数值型特征，并利用形式化工具证明理论收敛性，确保算法可靠性和稳定性。
段落切割(Pytorch算法)：结合CNN和CRF实体识别，构建段落切割模型，通过长文本清洗、分词分组、词性标注等预处理进行模型训练，并优化模型结构设计，以适应长段落与复杂内容的文本数据，提高段落切割效率与准确性。
表格文本处理(Pytorch算法)：使用transformer结合广义旋转位置编码（Rotary-Embedding的推广）处理二维方向的结构文本信息，并对广义旋转位置编码进行了形式化论证，配合OCR图像算法工程联调，实现多模态部署。
化学取代R基表达式提取(Python算法)：使用依存关系算法提取化学取代基信息，配合OCSR图像算法工程联调，实现多模态部署。
句法分析(Pytorch算法)：应用Biaffine-Neutral-Parser模型，并优化调整参数与特征工程方法，通过文本语法结构解析、语法关系提取、情感分析等，支撑对不同领域文本内容的语义理解和价值数据信息挖掘，满足不同场景应用需求。
冗余检测(C++算法)：研发高效的rolling-hash算法代下游业务算法工程进行数据清洗、筛选。
算法研发(Megatron)：深入研究DPO、PPO、GRPO、GSPO等强化学习算法，独立完成keras-rlhf大语言模型训练框架研发，集成PyTorch-DDP、DeepSpeed、Megatron等高性能计算工具，确保架构支持不同结构（llama/mistral/mixtral/gpt-oss等）的大模型，并向阿里巴巴开源框架Pai-Megatron贡献DeepSeek/Qwen-MoE分布式训练[代码](https://github.com/alibaba/Pai-Megatron-Patch/issues/397)，参与强化预训练(reinforcement pretraining)落地项目的研发
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