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工作時(shí)間：10點(diǎn)至13點(diǎn)，下午15：30至19點(diǎn)；周末雙休，法定也休息
工作職責(zé)
1. 大模型算法開(kāi)發(fā)與微調(diào)
- 負(fù)責(zé)Transformer、GPT、LLaMA等主流大模型架構(gòu)的優(yōu)化與二次開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)模型在特定領(lǐng)域的性能提升
- 運(yùn)用LoRA、QLoRA、AdaLoRA等參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)，完成模型在垂直場(chǎng)景的適配
- 設(shè)計(jì)Prompt工程策略，優(yōu)化指令微調(diào)（Instruction Tuning）流程，提升模型zero-shot/few-shot能力
- 實(shí)施模型量化（4-bit NormalFloat）、剪枝等壓縮技術(shù)，平衡模型性能與推理效率（[6](@ref)）
2. 行業(yè)應(yīng)用智能體構(gòu)建
- 基于LLM及RAG技術(shù)構(gòu)建行業(yè)智能體，設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)決策流程與工具調(diào)用機(jī)制（如API集成、數(shù)據(jù)庫(kù)交互）
人員要求：
計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。
精通PyTorch/TensorFlow框架及HuggingFace生態(tài)工具）
掌握PEFT微調(diào)技術(shù)棧：LoRA、Prefix Tuning、Adapter等
熟悉LangChain/LLamaIndex/dify等智能體開(kāi)發(fā)框架
具備分布式訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)（DDP/FSDP），熟悉NVIDIA GPU優(yōu)化技術(shù)
工作地點(diǎn)：烏魯木齊水磨溝區(qū)申新數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)加速器