-具備NLP、CV
2）技術(shù)創(chuàng)新與探索
- 跟蹤并研究NLP領(lǐng)域最新的技術(shù)進(jìn)展和學(xué)術(shù)論文（如Prompt Tuning、LoRA、RLHF等），將創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)用到業(yè)務(wù)中。
3）工程化與系統(tǒng)部署
- 負(fù)責(zé)大模型的工程化部署和優(yōu)化。
- 優(yōu)化大模型在推理階段的效率，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)高效的在線/離線推理方案。
4）數(shù)據(jù)處理與知識(shí)挖掘
- 設(shè)計(jì)和構(gòu)建用于訓(xùn)練大模型的大規(guī)模高質(zhì)量語料庫，確保數(shù)據(jù)的多樣性與準(zhǔn)確性。
5）跨團(tuán)隊(duì)合作與技術(shù)支持
- 與各團(tuán)隊(duì)合作，將大模型技術(shù)落地到實(shí)際產(chǎn)品中，解決業(yè)務(wù)中的關(guān)鍵問題。
二、崗位要求：
1）教育與專業(yè)背景
- 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。
- 熟悉自然語言處理、深度學(xué)習(xí)的基本原理和方法。
三、技術(shù)能力
- 熟練掌握PyTorch深度學(xué)習(xí)框架。
- 對(duì)Transformer架構(gòu)、大模型訓(xùn)練技術(shù)有深入理解。
- 熟悉主流預(yù)訓(xùn)練語言模型（如Qwen，ChatGLM系列等）的架構(gòu)及其改進(jìn)方法。
- 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)牢固，具備扎實(shí)的代碼開發(fā)能力，，熟悉Python。
- 有大規(guī)模模型開發(fā)、訓(xùn)練和優(yōu)化的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
四）綜合能力
- 具備良好的邏輯思維，執(zhí)行能力強(qiáng)
- 具備良好的分析問題和解決問題的能力，注重結(jié)果導(dǎo)向。
- 良好的溝通能力與團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能夠推動(dòng)跨團(tuán)隊(duì)的技術(shù)落地。