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1、具備扎實(shí)的編程技能，并且對(duì)解決復(fù)雜問(wèn)題充滿(mǎn)熱情。專(zhuān)注于大規(guī)模語(yǔ)言模型（LLM）或其他大模型（如多模態(tài)模型）的訓(xùn)練、優(yōu)化與應(yīng)用開(kāi)發(fā)。該職位將負(fù)責(zé)構(gòu)建、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和部署先進(jìn)的大模型，以推動(dòng)單位在相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新和業(yè)務(wù)落地。

2、主要職責(zé)：

（1）大模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)：設(shè)計(jì)、實(shí)施并優(yōu)化大模型的訓(xùn)練流程，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型架構(gòu)選擇、超參數(shù)調(diào)整、分布式訓(xùn)練策略制定與執(zhí)行。

（2）模型開(kāi)發(fā)與實(shí)現(xiàn)：參與或主導(dǎo)大模型（如Transformer架構(gòu)模型）的研發(fā)、復(fù)現(xiàn)、改進(jìn)和適配工作。

（3）性能優(yōu)化：解決大模型訓(xùn)練中的性能瓶頸（計(jì)算、通信、內(nèi)存），進(jìn)行顯存優(yōu)化、計(jì)算效率提升和通信優(yōu)化。

（4）技術(shù)棧應(yīng)用：熟練運(yùn)用主流的大模型訓(xùn)練框架和工具（如PyTorch, TensorFlow, DeepSpeed, Megatron-LM, FSDP, Hugging Face Transformers等）。

（5）數(shù)據(jù)處理：設(shè)計(jì)和管理用于大模型訓(xùn)練的海量、高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，包括數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理、增強(qiáng)和安全管理。

（6）模型部署與應(yīng)用探索：探索訓(xùn)練后模型的部署方案（如推理優(yōu)化）及其在具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如智能問(wèn)答、內(nèi)容生成、代碼輔助、知識(shí)管理、AIGC等）中的應(yīng)用潛力。

（7）技術(shù)跟蹤與分享**：跟蹤大模型領(lǐng)域的前沿技術(shù)動(dòng)態(tài)，并在團(tuán)隊(duì)內(nèi)進(jìn)行技術(shù)分享。


3、要求：計(jì)算機(jī)科學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域的本科及以上學(xué)歷。

精通Python編程語(yǔ)言，具有3年以上實(shí)際項(xiàng)目開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

熟悉常用的Python包和框架，如Pandas, NumPy, Flask/Django等。

具備良好的SQL知識(shí)，能夠編寫(xiě)復(fù)雜的查詢(xún)語(yǔ)句。

理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法知識(shí)及面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)原則。

熟悉Linux環(huán)境，熟悉lnux常見(jiàn)命令。有使用版本控制工具（如Git）的經(jīng)驗(yàn)。優(yōu)秀的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神。

4、加分項(xiàng)：

（1）在自然語(yǔ)言處理（NLP）、語(yǔ)音識(shí)別處理方面有項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。

（2）參與過(guò)大模型（如Transformer架構(gòu)）的開(kāi)發(fā)或應(yīng)用。

（3）對(duì)開(kāi)源社區(qū)有所貢獻(xiàn)，擁有個(gè)人GitHub項(xiàng)目者優(yōu)先考慮。