任職要求：

1. 大模型微調(diào)和分布式訓(xùn)練：

能夠合理設(shè)置和調(diào)整關(guān)鍵訓(xùn)練參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、批大小、epochs等，以優(yōu)化模型性能和訓(xùn)練效率。
熟練使用分布式訓(xùn)練框架，如Horovod、DeepSpeed等，以加速模型訓(xùn)練過程。
2. 算法設(shè)計和實現(xiàn)：
具備獨立設(shè)計和實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的能力，能夠根據(jù)項目需求設(shè)計和調(diào)整模型架構(gòu)，解決特定的NLP任務(wù)。
對Transformer架構(gòu)有深入理解，包括自注意力機制和位置編碼，能夠根據(jù)任務(wù)需求調(diào)整模型結(jié)構(gòu)。
對BERT和其變體有深入理解，能夠進(jìn)行有效的預(yù)訓(xùn)練模型微調(diào)，以適應(yīng)特定的NLP任務(wù)。
3. 廣泛的模型和算法知識：
了解并熟練應(yīng)用常用的機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)模型和算法，包括它們的用途和適用場景。
能夠根據(jù)項目需求選擇合適的模型和算法，并進(jìn)行調(diào)優(yōu)以解決特定的業(yè)務(wù)問題。
熟練掌握的模型和算法包括但不限于線性回歸、邏輯回歸、SVM、KNN、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CNN、RNN、LSTM等。
4. 大模型開發(fā)：
具有自然語言處理、檢索增強生成、智能代理等領(lǐng)域的理論基礎(chǔ)和實踐經(jīng)驗。
了解常用開發(fā)框架如：langchain，autogen，llamaindex等
5. 跨領(lǐng)域項目經(jīng)驗：
在自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、知識圖譜、推薦系統(tǒng)、排序系統(tǒng)等多個領(lǐng)域有成功項目經(jīng)驗。
具有自然語言處理、檢索增強生成、智能代理等領(lǐng)域的理論基礎(chǔ)和實踐經(jīng)驗，包括但不限于Word2Vec、FastText、Seq2Seq、Attention Models等。
能夠?qū)⑸疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于多種業(yè)務(wù)場景，如圖像識別、語音處理、推薦系統(tǒng)等，并取得顯著成果。
6. 編程語言能力：
精通Python和C++編程語言，能夠進(jìn)行高效的算法開發(fā)和系統(tǒng)實現(xiàn)。