上海人工智能實驗室通用智能研究中心，以超大規模計算平臺、超大規模數據平臺、超大規模訓練系統為基礎，推動人工智能研究工作的進展，打造真正可解釋、可泛化、可擴展的通用智能體，實現底層感知到高層認知的融合和躍遷。通用智能研究中心的研究領域涵蓋計算機視覺、自然語言處理、多模態跨模態、認知相關算法、超大模型訓練等。

一、招聘崗位

（一）計算機視覺研究員（全職/實習）

崗位職責：

1、負責計算機視覺、計算機圖形學和深度學習基本算法的開發與性能提升，領域包括但不限于：無監督學習/半監督學習/統一表征學習、多任務學習/任務關系建模、遷移學習/小樣本學習、視頻理解、圖像/視頻生成/重建、可解釋性視覺理解等。

2、提出和實現最前沿的算法，保持算法在學術界和工業界的領先，推動各類算法在眾多實際應用領域的性能優化和落地。

任職要求：

1、熟練掌握機器學習（深度學習）的基本方法，熟悉計算機視覺中的常見問題和算法，熟悉PyTorch/ TensorFlow/ Caffe等任一深度學習框架。

2、掌握崗位職責中提及的某一領域或多個領域的技術算法，有相關的研究經驗和產出。

3、具有卓越的分析和解決問題能力，對解決具有挑戰性的問題充滿激情，擁有較強的自我驅動力。

4、較強的算法實現能力，熟練掌握Python、C/C++等。

5、擁有以下任意一項條件者優先：

1）有發表學術論文、特別是頂級會議或期刊的學術論文經歷，如CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICML/ICLR/AAAI/SIGGRAPH等（排名不分先后）。

2）有較強的編程能力，ACM-ICPC/CCPC區域賽金牌及以上、EC Final銀牌及以上、World Final Honorable Mention及以上成績，或在Google Code Jam/KickStart、Facebook Hackathon取得TOP 5%的排名或滿分。

3）參加過領域或行業內較有影響力的比賽，如Kaggle/Codalab/KDD Cup/DrivenData/阿里天池等，并取得TOP 5%的排名。

6、實習崗位要求能連續實習6個月以上，每周到崗不低于4個工作日。

（二）多模態算法研究員（全職/實習）

崗位職責：

1、多模態算法研發，致力于提出和實現最前沿的多模態算法，保持算法在學術界和工業界的領先，推動多模態實際應用領域的落地與發展。

2、具體職責包括但不限于：

1）多模態超大預訓練模型的訓練與優化；

2）模型分析與優化，視覺Transformer最前沿算法的研究與落地；

3）自監督/無監督等算法在超大規模跨模態數據上的應用與實現；

4）超大規模訓練數據的分析與效率優化；

5）利用跨模態信息輔助單一模態學習與優化等。

任職要求：

1、有一定的多模態相關背景，較強的算法實現能力，熟悉多模態常用算法。

2、熟悉PyTorch等常用框架，熟悉 Shell/Python 等常用語言。

3、優秀的分析問題和解決問題的能力，對解決具有挑戰性的問題充滿激情。

4、嚴謹負責的態度和認真專注的品質。

5、有相關的研究經驗和產出。

6、擁有以下任意一項條件者優先：

1）有發表學術論文、特別是頂級會議或期刊的學術論文經歷，如CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICML/ICLR/AAAI/SIGGRAPH等（排名不分先后）；

2）有較強的編程能力，ACM-ICPC/CCPC區域賽金牌及以上、EC Final銀牌及以上、World Final Honorable Mention及以上成績，或在Google Code Jam/KickStart、Facebook Hackathon取得TOP 5%的排名或滿分；

3）參加過領域或行業內較有影響力的比賽，如Kaggle/Codalab/KDD Cup/DrivenData/阿里天池等，并取得TOP 5%的排名。

7、實習崗位要求能連續實習6個月以上，每周到崗不低于4個工作日。

（三）自然語言處理研究員（全職/實習）

崗位職責：

1、熟練掌握自然語言處理相關的基礎理論和算法，包括但不限于：大規模文本預訓練、文本分類、語義理解、知識圖譜、篇章理解、情感分析、自然語言生成等，在以上至少一個領域能夠獨立開展研究工作。

2、提出和實現最前沿的算法，保持算法在學術界和工業界的領先，并推動各類算法在眾多實際應用領域的性能優化和落地。

任職要求：

1、熟練掌握機器學習（深度學習）的基本方法，熟悉計算機視覺中的算法和常見問題，熟悉PyTorch/TensorFlow/Caffe等至少一種深度學習框架。

2、掌握工作職責中提及的至少一個領域的技術算法，有相關的研究工作經驗或產出。

3、優秀的分析問題和解決問題的能力，對解決具有挑戰性的問題充滿激情，擁有較強的自我驅動力。

4、較強的算法實現能力，熟練掌握Python、C/C++等。

5、擁有以下任意一項條件者優先：

1）有發表學術論文、特別是頂級會議或期刊的學術論文經歷，如NeurIPS/ICML/ICLR/AAAI/EMNLP/ACL/KDD等（排名不分先后）；

2）有較強的編程能力，ACM-ICPC/CCPC區域賽金牌及以上、EC Final銀牌及以上、World Final Honorable Mention及以上成績，Google Code Jam/KickStart、Facebook Hackathon取得TOP 5%的排名或滿分；

3）參加過領域或行業內較有影響力的比賽，如Kaggle/Codalab/KDD Cup/DrivenData/阿里天池等，并取得TOP 5%的排名。

6、實習崗位要求能連續實習6個月以上，每周到崗不低于4個工作日。

（四）認知算法研究員（全職/實習）

崗位職責：

1、負責人工智能及認知科學相關頂尖算法的研究和推動，包括但不限于以下方向：決策AI、多智能體學習、模仿學習、分布式強化學習、推理算法、符號學習、認知科學、腦科學、仿真環境等，在以上一個或多個領域可以獨立開展研究工作。

2、提出和實現最前沿的算法，保持算法在學術界和工業界的領先，并推動各類算法在眾多實際應用領域的性能優化和落地。

任職要求：

1、熟練掌握機器學習（深度學習）的基本方法，熟悉計算機視覺中的常見問題和算法，熟悉PyTorch/TensorFlow/Caffe等至少一種深度學習框架。

2、掌握工作職責中提及的某一領域或多個領域的技術算法，有相關的研究工作經驗或者產出。

3、優秀的分析問題和解決問題的能力，對解決具有挑戰性的問題充滿激情， 擁有較強的自我驅動力。

4、較強的算法實現能力，熟練掌握Python、C/C++等。

5、擁有以下任意一項條件者優先：

1）有發表學術論文、特別是頂級會議或期刊的學術論文經歷，如CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICML/ICLR/AAAI/SIGGRAPH等（排名不分先后）；

2）有較強的編程能力，ACM-ICPC/CCPC區域賽金牌及以上、EC Final銀牌及以上、World Final Honorable Mention及以上成績，Google Code Jam/KickStart、Facebook Hackathon取得TOP 5%的排名或滿分；

3）參加過領域或行業內較有影響力的比賽，如Kaggle/Codalab/KDD Cup/DrivenData/阿里天池等，并取得TOP 5%的排名。

6. 實習崗位要求能連續實習6個月以上，每周到崗不低于4個工作日。

超大模型訓練研究員（全職/實習）

崗位職責：

1、致力于超大規模模型的研究與發展。

2、具體職責包括但不限于：

1）參與大模型訓練系統的開發和優化，提升大模型訓練性能，提高訓練集群利用效率；

2）優化大模型訓練下集群的分布式性能和通信速度；

3）探索前沿大模型訓練相關技術的發展和迭代，包括但不限于計算劃分與調度、動態重計算、流水線優化等。

任職要求：

1、了解大規模模型的發展與應用，具備快速學習能力和較強的理解力。

2、了解模型顯存壓縮和訓練加速等常見優化方法，熟悉常見算子的計算和實現原理，熟悉混合精度模型訓練技術。

3、了解大規模模型設計思路與方法，熟悉底層原理與實現。

4、熟悉C++ 或 Python，PyTorch或其他深度學習平臺，熟悉訓練相關的分布式方法。

5、有團隊協作精神，有責任心，樂于接受挑戰。

6、滿足以下一個或多個條件的，優先考慮：

1）對主流平臺（x86, ARM, GPU, FPGA等）的架構有一定了解；

2）了解GPU體系結構，有NVIDIA CUDA開發經驗；

3）了解大規模并行訓練或有相關經驗；

4）有性能優化或算子開發等相關經驗；

5）有節點通信、同步調優等相關經驗；

6）有較強的競賽成績，獲得過ACM，NOI，NOIP或其他商業代碼競賽的任意獎項。

7、實習崗位要求能連續實習6個月以上，每周到崗不低于4個工作日。

二、投遞方式

talent-joint@pjlab.org.cn

郵件及簡歷命名格式：姓名-申請崗位-（實習/校招/社招） 

為防止簡歷投遞丟失請抄送一份至：boshijob@126.com（郵件標題格式：應聘職位名稱+姓名+學歷+專業+中國博士人才網）