崗位職責(zé)
1、構(gòu)建銷量預(yù)測(cè)、需求規(guī)劃等業(yè)務(wù)場景的時(shí)序模型,融合 Prophet、Transformer
等算法提升準(zhǔn)確率,優(yōu)化庫存周轉(zhuǎn)與資源調(diào)度效率;
2、基于 Hive/Spark 處理海量數(shù)據(jù),完成特征工程、模型訓(xùn)練及 AB 測(cè)試,推
動(dòng)算法在能源管理系統(tǒng)的工程化落地;
3、結(jié)合運(yùn)籌優(yōu)化技術(shù)(動(dòng)態(tài)規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃)解決能源管理資源分配等問題;
4、跟蹤時(shí)序預(yù)測(cè)前沿技術(shù)(如 N-BEATS、TFT),推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新。
任職要求
1、計(jì)算機(jī)/統(tǒng)計(jì)學(xué)/運(yùn)籌學(xué)本科及以上學(xué)歷,3 年以上服務(wù)與預(yù)測(cè)算法經(jīng)驗(yàn);
2、精通 Python/SQL,熟練使用 TensorFlow/PyTorch 及 XGBoost 等工具庫;
3、掌握時(shí)序分析(ARIMA、LSTM)、回歸模型及運(yùn)籌學(xué)基礎(chǔ)(線性/整數(shù)規(guī)劃);
4、熟悉分布式計(jì)算(Spark/Flink)及模型服務(wù)化部署;
人工智能算法工程師(大模型訓(xùn)練)
崗位職責(zé)
1、負(fù)責(zé)億級(jí)參數(shù)規(guī)模大模型(LLM/CV 多模態(tài))的預(yù)訓(xùn)練、指令微
調(diào)及 RLHF 全流程開發(fā)
2、設(shè)計(jì)高效的分布式訓(xùn)練方案(數(shù)據(jù)/模型/流水線并行),優(yōu)化 GPU
集群利用率
3、開發(fā)模型壓縮技術(shù)(量化/蒸餾/剪枝)實(shí)現(xiàn)大模型輕量化部署
4、跟蹤 Diffusion/Transformer 等前沿架構(gòu),推動(dòng)業(yè)務(wù)場景創(chuàng)新應(yīng)用
任職要求
1、計(jì)算機(jī)/數(shù)學(xué)本科及以上學(xué)歷,2 年以上大模型研發(fā)經(jīng)驗(yàn)
2、精通 PyTorch 框架及 DeepSpeed/ColossalAI 等分布式訓(xùn)練工具
3、掌握 Megatron-LM/LLaMA 等開源架構(gòu)的二次開發(fā)
4、熟悉 CUDA 優(yōu)化及 TRT/TensorRT-LLM 部署方案
5、參與過開源大模型項(xiàng)目(如 ChatGLM/Baichuan 開發(fā))優(yōu)先