葵花模型招聘，岗位要求有哪些？

在当前人工智能技术快速发展的背景下，葵花模型作为一款专注于多模态理解与生成的先进AI系统，其研发与应用需要大量优秀人才加入，招聘工作不仅是企业补充新鲜血液的重要途径，更是推动技术创新与产业落地的关键环节，以下将从招聘背景、岗位需求、能力要求、招聘流程及企业文化等方面展开详细说明。

招聘背景与意义

葵花模型由国内顶尖AI团队研发，融合了自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等多领域技术，旨在为用户提供智能问答、内容创作、数据分析等一站式服务，随着模型在金融、教育、医疗、电商等行业的深度应用，团队亟需扩充人才梯队，以应对日益增长的市场需求和技术挑战，此次招聘不仅涵盖算法研发、工程开发等核心岗位，还包括产品运营、解决方案设计等职能岗位，形成“技术+产品+应用”的全链条人才布局。

岗位需求与职责

技术研发类岗位

1. 算法工程师（自然语言处理方向）
   负责葵花模型的语言理解、生成及优化工作，包括预训练模型设计、微调策略开发、多语言支持等，需熟悉Transformer架构、Prompt Engineering技术,有大规模语料处理经验者优先。

2. 算法工程师（计算机视觉方向）
   参与模型的多模态融合研发，如图像描述生成、视觉问答、跨模态检索等，要求掌握CNN、ViT等视觉模型，具备PyTorch/TensorFlow框架实战能力。

3. 机器学习平台开发工程师
   负责模型训练、部署及运维平台的搭建与维护，优化分布式训练效率，保障系统高可用性，需精通Linux、Docker、Kubernetes等技术,有大规模集群管理经验。

   
   （图片来源网络，侵删）

产品与工程类岗位

1. AI产品经理
   深入理解用户需求，设计葵花模型的功能迭代路线图，协调研发与运营团队推动产品落地，需具备AI产品规划经验，熟悉B端/G端产品逻辑。

2. 全栈开发工程师
   开发模型API接口及前端应用，实现AI能力的可视化展示与交互，要求掌握Python/Java、React/Vue等前后端技术,有高并发系统开发经验。

3. 数据工程师
   构建数据采集、清洗与标注 pipeline，为模型训练提供高质量数据支持，需熟悉SQL、Hadoop、Spark等大数据工具,有数据治理项目经验。

应用与支持类岗位

1. 行业解决方案专家
   针对金融、医疗等行业场景，设计葵花模型的应用方案，推动客户合作落地，需具备相关行业知识,有AI解决方案销售或交付经验者优先。

   
   （图片来源网络，侵删）

2. 技术支持工程师
   响应客户技术问题，提供模型使用培训与优化建议，保障客户满意度，要求沟通能力强,熟悉AI模型常见问题排查方法。

能力要求与任职资格

• 学历与专业：本科及以上学历，计算机、人工智能、数学、统计学等相关专业优先；硕士博士学历可放宽工作经验要求。
• 技术能力：
  • 算法岗：需发表过顶会论文（如NeurIPS、ICML、CVPR等）或有开源项目贡献者优先；
  • 开发岗：熟练掌握至少一种编程语言及主流框架，有大型项目开发经验；
  • 产品岗：具备需求分析、竞品调研及项目管理能力。
• 软性技能：创新思维、团队协作能力、快速学习能力，抗压能力强,对AI技术有热情。
• 经验要求：应届生需有相关实习或项目经验；社招人员要求3年以上行业经验,有AI模型落地案例者优先。

招聘流程与标准

招聘流程分为简历初筛、技术面试、综合面试、Offer沟通及入职五个环节，具体如下：

企业文化与福利保障

葵花模型团队倡导“开放、协作、创新”的价值观，鼓励员工跨部门合作与技术分享，公司提供具有竞争力的薪酬（年薪20万-80万不等，具体视岗位与能力而定）、年终奖金、股票期权，以及五险一金、补充医疗、带薪年假等基础福利，还设立技术培训基金、年度体检、团队建设活动、弹性工作制等特色福利,助力员工实现工作与生活的平衡。

人才发展与培养

公司重视员工长期成长，建立“双通道”职业发展体系（技术通道与管理通道），定期组织内部技术沙龙、外部行业峰会参与机会，针对应届生，推出“青苗计划”，提供为期3个月的系统化培训；针对资深人才，设立“创新实验室”,支持前沿技术探索项目。

相关问答FAQs

Q1：非AI相关专业背景的候选人是否有机会加入葵花模型团队？
A1：有机会，葵花模型部分岗位（如产品运营、技术支持、解决方案销售等）对专业背景要求较为灵活，更看重候选人的学习能力、行业经验及综合素质，有金融或医疗行业背景的候选人，若对AI技术有浓厚兴趣并愿意主动学习，可通过岗位考核后加入团队，公司也会为非技术背景员工提供AI基础知识培训,帮助其快速适应岗位需求。

Q2：葵花模型团队对候选人的算法能力有哪些具体考察方式？
A2：算法岗位的考察分为三个层面：一是简历筛选阶段，重点关注候选人的算法项目经验、论文成果及GitHub贡献；二是技术面试阶段，通过现场编程题（如LeetCode中等难度以上题目）、算法设计题（如模型优化方案设计）及场景题（如如何解决数据稀疏性问题）评估实际能力；三是复试阶段，要求候选人完成一个与岗位相关的算法实践任务（如使用葵花模型API实现特定功能），并提交代码与报告，部分核心岗位还会安排论文复现或创新方案设计环节,考察候选人的科研潜力与创新能力。