崗位職責(zé):
1、負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練、推理、評估等全流程的工具鏈能力,提高開發(fā)效率和模型迭代速度。
2、基于業(yè)務(wù)需求,制定AI大模型應(yīng)用的開發(fā)方案,包括技術(shù)選型、模型選擇、算法設(shè)計等。
3、設(shè)計合理的系統(tǒng)架構(gòu)并使用高質(zhì)量的數(shù)據(jù)及代碼進行模型訓(xùn)練,確保模型性能達到預(yù)期。
4、負(fù)責(zé)將訓(xùn)練好的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中,確保模型能夠穩(wěn)定高效運行并滿足業(yè)務(wù)需求。
5、持續(xù)對AI應(yīng)用進行性能優(yōu)化、代碼優(yōu)化等工程化工作,提升應(yīng)用的質(zhì)量和效率。
任職要求:
1、計算機、電子、數(shù)學(xué)、機器學(xué)習(xí)或者統(tǒng)計學(xué)相關(guān)專業(yè),本科以上學(xué)歷;
2、3年以上機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、大模型等領(lǐng)域經(jīng)驗,能夠獨立負(fù)責(zé)項目或者模塊,并持續(xù)迭代優(yōu)化;
3、精通一門或多門開發(fā)語言(Python和Java等),熟練掌握常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法;
4、熟悉常用機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘算法,包括但不限于樹模型、支持向量機、線性回歸、邏輯斯諦回歸以及深度學(xué)習(xí)算法等;
5、了解大模型框架,能夠通過Prompt調(diào)優(yōu)提升推理精度,并對大模型微調(diào)技術(shù)如LoRA、P-Tuning等有實踐經(jīng)驗;
6、優(yōu)秀的溝通能力和表達能力,有創(chuàng)新精神,樂于接受挑戰(zhàn),能承受工作壓力。