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崗位職責(zé)：??
? 參與大模型（LLM）的設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、優(yōu)化及部署，推動(dòng)算法在業(yè)務(wù)場景落地。
? 負(fù)責(zé)大模型關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)，包括預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)（如LoRA、P-Tuning）、模型壓縮（蒸餾/量化）等。
? 解決大模型開發(fā)中的復(fù)雜問題，如性能優(yōu)化、多模態(tài)融合、Agent/RAG架構(gòu)應(yīng)用。
? 跟蹤學(xué)術(shù)界與工業(yè)界前沿技術(shù)（如Transformer架構(gòu)、自注意力機(jī)制），推動(dòng)團(tuán)隊(duì)技術(shù)迭代。
任職要求：??
核心技能：?
?1.教育背景：??
? 碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)或相關(guān)專業(yè)；
? 優(yōu)秀畢業(yè)生可放寬學(xué)歷，需證明極強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力與技術(shù)深度。?
?2.技術(shù)能力：??
? 編程基礎(chǔ)：精通Python，熟悉C++/Linux，具備工程化部署能力；
? 深度學(xué)習(xí)框架：熟練使用PyTorch/TensorFlow，獨(dú)立完成模型構(gòu)建、訓(xùn)練及優(yōu)化；
? 大模型核心技術(shù)：深入理解Transformer、自注意力機(jī)制、Prompt工程；掌握主流大模型（如LLaMA、ChatGLM、GPT系列）原理與應(yīng)用；精通至少一種微調(diào)技術(shù)（LoRA、Adapter、P-Tuning等）及模型壓縮方法。
? 算法理論：扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，掌握NLP/CV多模態(tài)技術(shù)者優(yōu)先。
?3.項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：??
? 具備大模型從0到1構(gòu)建、優(yōu)化或落地經(jīng)驗(yàn)（如預(yù)訓(xùn)練、垂直領(lǐng)域微調(diào)、模型蒸餾；
? 有模型部署實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)（邊緣端/C++部署為加分項(xiàng)）；
? 熟悉大模型生態(tài)工具鏈（LangChain、HuggingFace等）。
綜合素質(zhì)：??
? 學(xué)習(xí)與創(chuàng)新：能快速理解業(yè)務(wù)邏輯，跟進(jìn)前沿技術(shù)并提出創(chuàng)新方案；
? 問題解決：獨(dú)立定位并解決模型開發(fā)中的技術(shù)難題；
? 團(tuán)隊(duì)協(xié)作：具備跨團(tuán)隊(duì)溝通能力，推動(dòng)項(xiàng)目高效落地；
? 責(zé)任感：對交付結(jié)果負(fù)責(zé)，具備極強(qiáng)時(shí)間管理能力。