公開(kāi)招聘!

昆侖數(shù)智科技有限責(zé)任公司成立于2020年11月，是中國(guó)石油貫徹落實(shí)加快建設(shè)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)、數(shù)字中國(guó)和高水平科技自立自強(qiáng)重要指示批示精神，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)智產(chǎn)業(yè)化協(xié)同發(fā)展，整合內(nèi)部資源，以市場(chǎng)化方式組建的數(shù)智科技公司。

公司定位“數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能者”，以“助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型智能化發(fā)展”為使命，著力增強(qiáng)核心功能，服務(wù)國(guó)家戰(zhàn)略，堅(jiān)定扛起“數(shù)智中國(guó)石油”建設(shè)先鋒隊(duì)主力軍重任;著力提高核心競(jìng)爭(zhēng)力，積極布局工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)軟件、智能硬件、人工智能大模型等領(lǐng)域，以新質(zhì)生產(chǎn)力支撐引領(lǐng)高質(zhì)量發(fā)展，致力于建成“國(guó)內(nèi)領(lǐng)先、國(guó)際一流”能源行業(yè)和流程工業(yè)數(shù)智科技公司。

公司堅(jiān)持人才立企、技術(shù)立企，在數(shù)智信息、油氣業(yè)務(wù)領(lǐng)域擁有專(zhuān)業(yè)技術(shù)人才超過(guò)3000名，設(shè)有博士后科研工作站和石油石化行業(yè)大數(shù)據(jù)安全研究中心、中國(guó)石油工控安全實(shí)驗(yàn)基地和物聯(lián)網(wǎng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室等科研平臺(tái)，獲得30余項(xiàng)國(guó)家及行業(yè)資質(zhì)，形成系列軟硬件產(chǎn)品180多款。

昆侖數(shù)智公司堅(jiān)持“人才引領(lǐng)發(fā)展”，持續(xù)加快實(shí)現(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng)，誠(chéng)邀相關(guān)業(yè)務(wù)、技術(shù)領(lǐng)域?qū)＜壹尤肜�侖�?shù)智，共同為“數(shù)智中國(guó)石油”建設(shè)、為能源行業(yè)和流程工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型貢獻(xiàn)力量。

薪酬待遇及配套政策

1、采取“一人一策”差異化定薪，享受六險(xiǎn)一金、免費(fèi)班車(chē)、工作自助餐、健康體檢、帶薪年假、節(jié)日慰問(wèn)等福利待遇。

2、對(duì)有突出貢獻(xiàn)的人才給予技術(shù)成果獎(jiǎng)勵(lì)、科研成果轉(zhuǎn)換收益分享，擇優(yōu)享受崗位分紅等中長(zhǎng)期激勵(lì)。

3、按需配備科研技術(shù)團(tuán)隊(duì)，給予技術(shù)路線(xiàn)決定權(quán)等，支持科研立項(xiàng)和配套科研資金。

4、優(yōu)先選拔優(yōu)秀青年人才進(jìn)站做博士后。

5、優(yōu)先為專(zhuān)家在申請(qǐng)辦理北京戶(hù)口、醫(yī)療保障、子女入學(xué)聯(lián)系等方面提供支持。

REQUIREMENTS

引進(jìn)人才基本要求

1、具有良好的職業(yè)道德，認(rèn)同中國(guó)石油、昆侖數(shù)智企業(yè)文化，具有較強(qiáng)的科研創(chuàng)新和解決問(wèn)題的能力，具有獨(dú)立研究的能力與經(jīng)驗(yàn)。

2、年齡不超過(guò)45周歲。

3、原則上具有博士研究生學(xué)歷，研究經(jīng)驗(yàn)特別豐富、成果特別突出的可適度放寬。

POSITIONS

招聘崗位與任職要求

崗位1

人工智能大模型技術(shù)專(zhuān)家

——公司科學(xué)家/首席專(zhuān)家

崗位職責(zé)：

1、負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)油氣行業(yè)大模型研發(fā)總體方案和技術(shù)路線(xiàn)。

2、負(fù)責(zé)制定人工智能領(lǐng)域的前瞻性戰(zhàn)略性技術(shù)發(fā)展規(guī)劃。

3、負(fù)責(zé)梳理并持續(xù)提升人工智能技術(shù)在油氣行業(yè)場(chǎng)景落地所需的關(guān)鍵通用技術(shù)能力。

4、負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)并研發(fā)支撐油氣行業(yè)智能化發(fā)展的人工智能中臺(tái)。

5、負(fù)責(zé)攻關(guān)油氣行業(yè)大模型研發(fā)的具體技術(shù)難點(diǎn)。

6、負(fù)責(zé)探索人工智能技術(shù)在油氣行業(yè)的商業(yè)服務(wù)模式。

崗位要求：

1、10年以上人工智能領(lǐng)域工作經(jīng)驗(yàn)，5年以上技術(shù)團(tuán)隊(duì)管理經(jīng)驗(yàn)。

2、主持完成3項(xiàng)以上企業(yè)級(jí)人工智能技術(shù)的研發(fā)和落地應(yīng)用。

3、精通人工智能技術(shù)(特別是大語(yǔ)言模型)的模型理論與應(yīng)用技術(shù)，熟悉云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生等技術(shù)體系。

4、對(duì)人工智能技術(shù)與流程工業(yè)的結(jié)合方法有深刻認(rèn)知。

5、具有全球油氣領(lǐng)域人工智能、大模型技術(shù)前瞻視野及跨學(xué)科科研技術(shù)團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)管理經(jīng)驗(yàn)。

6、曾因在相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域貢獻(xiàn)卓著，納入國(guó)家級(jí)、省部級(jí)人才計(jì)劃者優(yōu)先;知名院校人工智能方向院系教授優(yōu)先。

7、曾設(shè)計(jì)或開(kāi)發(fā)業(yè)界知名人工智能產(chǎn)品者優(yōu)先。

8、在CVPR/ICCV/ECCV/ACL等頂級(jí)會(huì)議或同等級(jí)期刊有豐富論文發(fā)表經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

崗位2

人工智能建模工程高級(jí)專(zhuān)家

崗位職責(zé)：

1、打造油氣行業(yè)特色智能分析模型、制定技術(shù)方案。

2、完成場(chǎng)景化數(shù)據(jù)采集和處理，人工智能模型功能模塊的研發(fā)。

3、跟蹤人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，使用最新工具分析行業(yè)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)能力輸出。

4、負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，并將AI技術(shù)應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中。

5、參與AI產(chǎn)品對(duì)外宣講，協(xié)助業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)編制技術(shù)紅皮書(shū)、AI產(chǎn)品技術(shù)方案。

崗位要求：

1、5年以上人工智能領(lǐng)域工作經(jīng)驗(yàn)，自動(dòng)化、電子信息工程、計(jì)算機(jī)及相關(guān)專(zhuān)業(yè)。

2、精通NLP、AIGC、多模態(tài)、CV、語(yǔ)音和推薦系統(tǒng)等AI算法。具備GPT系列、BERT、T5等模型實(shí)際開(kāi)發(fā)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，對(duì)大模型的訓(xùn)練、評(píng)估、優(yōu)化以及微調(diào)具備實(shí)際落地經(jīng)驗(yàn)。

3、熟練掌握主流開(kāi)源和國(guó)產(chǎn)化AI框架，具有Python/C++/R/SQL中兩種以上編程能力。具備扎實(shí)的編程基礎(chǔ)和良好的算法工程化基礎(chǔ)。

4、具有較豐富的人工智能模型研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，完成過(guò)超過(guò)5款面向?qū)嶋H業(yè)務(wù)場(chǎng)景的模型研發(fā)。

崗位3

人工智能應(yīng)用架構(gòu)高級(jí)專(zhuān)家

崗位職責(zé)：

1、完成人工智能模型的應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計(jì)，負(fù)責(zé)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)研究與技術(shù)攻關(guān)、對(duì)場(chǎng)景化人工智能模型的應(yīng)用落地進(jìn)行全流程管控。

2、設(shè)計(jì)人工智能大模型共性通用能力、人工智能標(biāo)品應(yīng)用的主要形態(tài)、交互方式和對(duì)外服務(wù)策略，負(fù)責(zé)編制產(chǎn)品白皮書(shū)和產(chǎn)品手冊(cè)。

3、負(fù)責(zé)公司大模型技術(shù)能力的對(duì)外輸出宣介，配合業(yè)務(wù)部門(mén)完成售前支持與方案編制，總結(jié)人工智能最佳實(shí)踐，對(duì)外開(kāi)展學(xué)術(shù)科研交流。

崗位要求：

1、5年以上人工智能領(lǐng)域工作經(jīng)驗(yàn)，自動(dòng)化、電子信息工程、計(jì)算機(jī)及相關(guān)專(zhuān)業(yè)。

2、在AI-2B產(chǎn)品管理和應(yīng)用架構(gòu)方面有豐富的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，尤其在生成式AI(AIGC)應(yīng)用方向有實(shí)戰(zhàn)經(jīng)歷。

3、了解當(dāng)下人工智能的能力邊界和適用范圍，明確客戶(hù)價(jià)值鏈路和轉(zhuǎn)化邏輯;能從用戶(hù)視角出發(fā)進(jìn)行需求分析，產(chǎn)品研究、分析和評(píng)估。

4、學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，能迅速適應(yīng)和掌握人工智能和大模型應(yīng)用的最新發(fā)展和趨勢(shì)。

崗位4

人工智能平臺(tái)技術(shù)高級(jí)專(zhuān)家

崗位職責(zé)：

1、負(fù)責(zé)公司云原生集成開(kāi)發(fā)環(huán)境、分布式模型訓(xùn)練推理等功能的開(kāi)發(fā)。

2、研發(fā)人工智能輔助開(kāi)發(fā)工具、通用分析模型及相關(guān)應(yīng)用。

3、制定和實(shí)施AI模型的部署策略，確保AI模型服務(wù)穩(wěn)定性，提升模型服務(wù)能力。

崗位要求：

1、5年以上人工智能領(lǐng)域工作經(jīng)驗(yàn)，自動(dòng)化、電子信息工程、計(jì)算機(jī)及相關(guān)專(zhuān)業(yè)。

2、掌握大模型的3D并行技術(shù)以及各種微調(diào)技術(shù)，如LoRA、p-tuning、SFT、RLHF等;熟悉模型優(yōu)化和壓縮技術(shù)。

3、精通主流開(kāi)源和國(guó)產(chǎn)化深度學(xué)習(xí)框架，有國(guó)產(chǎn)化框架適配經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

4、熟悉大模型分布式訓(xùn)練技術(shù)和加速庫(kù)。有百卡以上集群的實(shí)際訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

5、對(duì)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)具有較為全面的了解，具備云上大數(shù)據(jù)或人工智能平臺(tái)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

崗位5

數(shù)據(jù)技術(shù)開(kāi)發(fā)高級(jí)專(zhuān)家

崗位職責(zé)：

1、建設(shè)公司大數(shù)據(jù)平臺(tái)及相關(guān)數(shù)據(jù)工具產(chǎn)品，完成架構(gòu)設(shè)計(jì)優(yōu)化與核心代碼實(shí)現(xiàn)。

2、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)技術(shù)攻堅(jiān)，優(yōu)化多模態(tài)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率，提升海量數(shù)據(jù)離線(xiàn)計(jì)算及實(shí)時(shí)計(jì)算性能，強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全保護(hù)水平。

3、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)領(lǐng)域的新技術(shù)探索研究，跟蹤數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易最新技術(shù)進(jìn)展，洞察人工智能大模型、區(qū)塊鏈等新技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。

4、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺(tái)及工具產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化方案輸出，持續(xù)完善自研產(chǎn)品。

崗位要求：

1、5年以上人工智能領(lǐng)域工作經(jīng)驗(yàn)，自動(dòng)化、電子信息工程、計(jì)算機(jī)及相關(guān)專(zhuān)業(yè)。

2、精通軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)模式，有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)架構(gòu)抽象能力，具備大數(shù)據(jù)平臺(tái)產(chǎn)品從0到1設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)及全生命周期研發(fā)落地經(jīng)驗(yàn)。

3、熟悉微服務(wù)架構(gòu)和云計(jì)算技術(shù)，具有核心代碼編寫(xiě)能力，熟練掌握J(rèn)ava編程語(yǔ)言。有國(guó)產(chǎn)化適配經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

4、熟練掌握業(yè)內(nèi)主流大數(shù)據(jù)技術(shù)組件。熟悉SQL開(kāi)發(fā)，復(fù)雜SQL優(yōu)化，理解IO、并發(fā)、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)框架;熟悉大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工具的使用。

5、對(duì)大數(shù)據(jù)行業(yè)技術(shù)生態(tài)有深刻認(rèn)知，具備與主流云廠商數(shù)據(jù)技術(shù)組件的對(duì)接適配經(jīng)驗(yàn)。

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