崗位職責(zé):
1、底層能力構(gòu)建:深耕模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)底層技術(shù),搭建高效、穩(wěn)定的模型訓(xùn)練框架,優(yōu)化訓(xùn)練流程與算法邏輯,夯實(shí)模型性能基礎(chǔ)。
2、微調(diào)技術(shù)攻堅(jiān):聚焦復(fù)雜業(yè)務(wù)場景,攻堅(jiān)模型微調(diào)核心技術(shù),針對不同場景特性設(shè)計(jì)定制化微調(diào)方案,解決微調(diào)過程中的過擬合、數(shù)據(jù)分布偏移等關(guān)鍵問題。
3、效果驗(yàn)證與迭代:建立完善的微調(diào)效果評估體系,通過多維度指標(biāo)量化模型性能,基于驗(yàn)證結(jié)果持續(xù)迭代優(yōu)化模型,確保模型輸出滿足復(fù)雜場景需求。
4、場景落地賦能:將優(yōu)化后的 AI 模型與實(shí)際業(yè)務(wù)場景深度融合,提供技術(shù)支撐,推動模型從實(shí)驗(yàn)室走向業(yè)務(wù)落地,實(shí)現(xiàn)技術(shù)價(jià)值轉(zhuǎn)化。
5、跨部門協(xié)作:與產(chǎn)品經(jīng)理保持高頻次、高質(zhì)量溝通,精準(zhǔn)理解業(yè)務(wù)需求與產(chǎn)品目標(biāo),協(xié)同推進(jìn)技術(shù)方案與產(chǎn)品規(guī)劃的對齊。
崗位要求:
1、精通深度學(xué)習(xí)框架(如 TensorFlow、PyTorch),具備扎實(shí)的模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)理論基礎(chǔ)與實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
2、熟練掌握各類模型微調(diào)技術(shù)(如 LoRA、QLoRA 等),有復(fù)雜場景下微調(diào)項(xiàng)目成功案例。
3、具備良好的數(shù)據(jù)分析能力,能夠設(shè)計(jì)合理的模型評估方案,定位并解決模型性能瓶頸。
4、具備較強(qiáng)的問題攻堅(jiān)能力,能夠獨(dú)立解決復(fù)雜技術(shù)難題。
5、良好的溝通協(xié)作能力,能夠高效對接產(chǎn)品經(jīng)理及業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)。
6、具備創(chuàng)新思維與持續(xù)學(xué)習(xí)能力,關(guān)注行業(yè)前沿技術(shù)動態(tài)并應(yīng)用于實(shí)際工作。