淘天多模态一面手撕接雨水

现在有两个地方看起来比较合适，一个是去做业务场景落地，比如大模型应用到业务上，微调，agent这些；一个是去做基础技术，比如大模型 KV cache 等等优化，针对多模态场景的 KV cache 等等。两个平台都不错，图片上就是第二个。我的情况是，博士读书期间主要做科研，写论文，做的是多模态算法，改改网络结构，发发论文这些。感觉很多师兄师姐都是去做业务场景落地，不过工作可能也比较偏数据处理，业务调优等等。好处就是这个岗位需求大，跳槽也容易。坏处就是卷。。。基础技术研发感觉比较偏底层，做 kv 复用，kv检索等等，里面研究员，博士比较多。这个岗位好处是技术比较深，坏处可能需求量少，做模型基础平台技术不需要太多人请问大家这两个应该怎么选呢 #计算机# #深度学习与神经网络# #多模态# #大模型#  #大模型推理# #offer帮选#

国企去了可能就躺平了，一拖公积金10，企业年金5，数字马力公积金12

约了10.31一面，会是临时拉来凑数的吗这也太晚了等出结果别的厂都开完奖了#网易求职进展汇总##有道##大模型##25届秋招#

工作岗位：快手-AI平台-大模型小型化算法实习生工作地点：北京市海淀区西二旗中路29号元中心岗位要求：● 数理要求: 熟练掌握线性代数，概率论，信息论，凸优化等基础知识；了解矩阵论, 随机过程等● 框架要求: 精通PyTorch，熟练大模型并行框架的应用，包括 DeepSpeed，Megatron-LM● 代码要求: 精通Python● 对模型加速的算法研究有浓厚的兴趣，特别是针对LLM和SoRA等前沿模型的推理加速探索● 有论文发表经验优先，提供算力支持对创新idea的研究和应用岗位职责：● 负责快手内部AIGC大模型的推理部署效率优化需求，包括但不限于Diffusion采样时间优化，Dif...