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崗位職責(zé)：
1.根據(jù)上級要求，推進(jìn)大模型建設(shè)相關(guān)工作；
2.負(fù)責(zé)大模型的本地部署工作，確保模型穩(wěn)定高效運(yùn)行，優(yōu)化大模型推理性能，提高響應(yīng)速度及資源利用率；
3.進(jìn)行基于大模型的RAG知識庫構(gòu)建，并優(yōu)化模型對知識庫的調(diào)用能力，提升模型在特定領(lǐng)域的準(zhǔn)確性；
4.負(fù)責(zé)多模態(tài)信息數(shù)據(jù)樣本的全流程處理，包括數(shù)據(jù)收集、清洗、標(biāo)注、增強(qiáng)及質(zhì)量評估，構(gòu)建適配業(yè)務(wù)需求的高質(zhì)量訓(xùn)練集；
5.主導(dǎo)大模型訓(xùn)練全流程，包括分布式訓(xùn)練框架設(shè)計、并行策略優(yōu)化，構(gòu)建訓(xùn)練故障恢復(fù)機(jī)制，保障長期訓(xùn)練穩(wěn)定性；
6.針對業(yè)務(wù)場景進(jìn)行模型微調(diào)、提示工程、模型壓縮、量化及性能優(yōu)化，提升模型在垂直領(lǐng)域的準(zhǔn)確性和可用性；
7.針對輸入輸出數(shù)據(jù)的敏感信息，設(shè)計高效、準(zhǔn)確的攔截方案并進(jìn)行實施；
8.與團(tuán)隊協(xié)作開發(fā)大模型應(yīng)用,包括運(yùn)行管理、性能監(jiān)控、優(yōu)化升級、等工作；
9.完成領(lǐng)導(dǎo)交辦的其他工作。
其他業(yè)務(wù)線：
a)機(jī)器學(xué)習(xí)方向:
1、熟悉數(shù)據(jù)分析、特征工程等相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘流程，同時熟悉回歸，聚類，分類，推薦等機(jī)器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)，對常見的算法理解透徹；
2、從事機(jī)器學(xué)習(xí)算法和理論前沿研究及應(yīng)用。研究領(lǐng)域包括但不限于：監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、時序預(yù)測、異常檢測、元學(xué)習(xí)、AutoML、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)及模式識別等;
b)自然語言處理/語音語義方向：
1、從事但不限于文本分析、情感分析、實體抽取及關(guān)聯(lián)抽取、語言消歧、機(jī)器翻譯、對話和問答系統(tǒng)、深度自然語言處理、多模態(tài)語義理解、知識圖譜等方向的應(yīng)用研究和開發(fā)工作;
2、負(fù)責(zé)自然語言處理核心算法及平臺的設(shè)計與研發(fā),提升自然語言相關(guān)產(chǎn)品的核心競爭力和用戶體驗;
c)運(yùn)籌優(yōu)化方向：
1、負(fù)責(zé)運(yùn)籌優(yōu)化方向的算法研究和開發(fā)，包括但不限于資源分配、路徑優(yōu)化、調(diào)度優(yōu)化、智能分貨、庫存管理、定價策略及仿真平臺構(gòu)建等相關(guān)項目；
2、熟悉組合優(yōu)化、動態(tài)規(guī)劃、啟發(fā)式優(yōu)化、隨機(jī)優(yōu)化、博弈論等算法能力;
d）推薦搜索方向：
1、從事但不限于包括用戶畫像、用戶建模、精準(zhǔn)營銷、lookalike、目標(biāo)人群選擇，個性化的推薦，CTR預(yù)估等相關(guān)項目的算法研究與實現(xiàn);
2、洞察推薦系統(tǒng)和信息檢索技術(shù)在工業(yè)級產(chǎn)品的有效解決方案；洞察學(xué)術(shù)界推薦系統(tǒng)和信息檢索的最新研究成果，滿足業(yè)務(wù)需求;
e) AI平臺/性能優(yōu)化方向:
1、算法優(yōu)化：負(fù)責(zé)AI算法中計算在CPU/GPU/NPU等處理器上的計算性能優(yōu)化，基礎(chǔ)庫設(shè)計；負(fù)責(zé)CNN/RNN/RL等模型的效果評估分析；負(fù)責(zé)持續(xù)跟蹤業(yè)界最優(yōu)實現(xiàn)，超越并創(chuàng)新；
2、系統(tǒng)平臺：負(fù)責(zé)AI相關(guān)系統(tǒng)平臺的設(shè)計、開發(fā)和優(yōu)化工作，在性能和易用性等指標(biāo)上做好平衡；負(fù)責(zé)持續(xù)跟蹤業(yè)界最優(yōu)實現(xiàn)，超越并創(chuàng)新；負(fù)責(zé)和上下游客戶對接，持續(xù)提升平臺的性能和表現(xiàn)。
崗位要求：
1.計算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等專業(yè)，碩士及以上學(xué)歷；
2.深入理解AI技術(shù)的原理和應(yīng)用，熟悉自然語言處理（NLP）、大語言模型、多模態(tài)大模型領(lǐng)域的前沿技術(shù)，以及常用的框架（TenorFlow,PyTorch等）和工具；
3.熟練掌握常用開發(fā)語言（如Python、java）、MCP、RAG、Agent調(diào)用技術(shù)棧、模型壓縮量化工具，并能熟練運(yùn)用，具備一定的項目經(jīng)驗；
4.具備良好的計算機(jī)技術(shù)背景,有良好的溝通與表達(dá)能力,有良好的團(tuán)隊協(xié)作精神和主動學(xué)習(xí)意愿；