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崗位職責(zé)： 1.負(fù)責(zé)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(wù)緊密結(jié)合，設(shè)計構(gòu)建人工智能算法模型，對大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理和分析以挖掘數(shù)據(jù)價值。應(yīng)用場景包括但不僅限于：設(shè)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(shè)計、構(gòu)建和維護(hù)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(shè)計并優(yōu)化大模型的訓(xùn)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(lǐng)域的前沿研究，探索新的應(yīng)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(jìn)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(wù)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法原理、具備扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學(xué)等，熟悉常用算法及其應(yīng)用場景，能夠靈活應(yīng)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(yīng)用場景。 4.深入理解大模型相關(guān)的訓(xùn)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(xùn)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。