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崗位職責：
1.負責處理和清洗大規(guī)模、多模態(tài)的數(shù)據(jù)集，保證數(shù)據(jù)的完整性和可靠性，通過多樣算法和模型消除數(shù)據(jù)中的偏見、冗余等，提升和優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量。
2.理解數(shù)據(jù)需求，與業(yè)務緊密結(jié)合，設計構(gòu)建人工智能算法模型，對大規(guī)模數(shù)據(jù)集進行處理和分析以挖掘數(shù)據(jù)價值。應用場景包括但不僅限于：設備故障診斷與健康管理、生產(chǎn)質(zhì)量分析、生產(chǎn)效率優(yōu)化等。
3.設計、構(gòu)建和維護大模型相關(guān)的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)管道。
4.設計并優(yōu)化大模型的訓練流程、微調(diào)策略和推理效率，提高模型的效果、效率和穩(wěn)定性。
5.持續(xù)關(guān)注大模型領域的前沿研究，探索新的應用方向和技術(shù)方案，推動AI相關(guān)功能的產(chǎn)品化落地，根據(jù)用戶反饋快速迭代改進模型。
6.客戶現(xiàn)場調(diào)研與需求分析（需要出差），提出使用數(shù)智化的方法解決難點和痛點的方案，將業(yè)務需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)需求。經(jīng)驗技能：
1.精通Python、Java、C++等至少一種編程語言。熟練掌握機器學習框架，如Tensorflow、pytorch、MindSpore等，熟悉并了解其基本原理和使用方法，具備良好的代碼工程實現(xiàn)能力。
2.深入理解機器學習、深度學習算法原理、具備扎實的數(shù)學基礎，包括線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學等，熟悉常用算法及其應用場景，能夠靈活應用于實際問題中。
3.大模型相關(guān)經(jīng)驗，熟悉主流大模型（包括但不限于GPT、LLaMA、DeepSeek和Qwen等）的原理和應用場景。
4.深入理解大模型相關(guān)的訓練&推理技術(shù)（包括多機多卡、全參微調(diào)、PEFT、加速、蒸餾、高質(zhì)量數(shù)據(jù)構(gòu)建等），熟悉Docker/Kubernetes部署、CUDA性能優(yōu)化、分布式訓練框架等，具備大模型工程化能力。
5.熟悉多模態(tài)，具備處理文本、圖像、語音等多種數(shù)據(jù)類型的經(jīng)驗。
6.有智慧礦山、智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、數(shù)字化工廠、3C等相關(guān)行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗者優(yōu)先。