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1. 負(fù)責(zé)大模型（如LLM、多模態(tài)模型）的算法研發(fā)、優(yōu)化及工程化落地，包括模型架構(gòu)設(shè)計(jì)、預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)、對(duì)齊優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)。
2. 針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如NLP、搜索推薦、對(duì)話(huà)系統(tǒng)、AIGC等）設(shè)計(jì)大模型應(yīng)用方案，提升模型效果與性能。
3. 探索大模型的高效訓(xùn)練與推理技術(shù)，包括分布式訓(xùn)練、模型壓縮、量化部署、低資源適配等方向。
4. 利用LLM前沿技術(shù)方向，負(fù)責(zé)AI內(nèi)容生成和編輯(prompt設(shè)計(jì)、大模型SFT和預(yù)訓(xùn)練，大模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)等)、內(nèi)容理解和質(zhì)量識(shí)別(質(zhì)量分級(jí)、內(nèi)容結(jié)構(gòu)化、智能標(biāo)簽/摘要等)、場(chǎng)景應(yīng)用(需求理解、用戶(hù)刻畫(huà)、個(gè)性化推薦)等
任職要求
1. 本科以上學(xué)歷，5年以上工作經(jīng)驗(yàn)，2年以上機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，NLP，圖像識(shí)別等相關(guān)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，1年以上大模型（參數(shù)量≥10B）相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。。
2. 扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，熟悉主流大模型架構(gòu)（如Transformer、BERT、GPT、LLaMA、DeepSeek、Diffusion等）。
3. 精通PyTorch/TensorFlow等框架，具備大模型訓(xùn)練調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)（數(shù)據(jù)清洗、Prompt工程、LoRA/QLoRA等微調(diào)技術(shù)）。
4. 熟悉大模型相關(guān)技術(shù)鏈：分布式訓(xùn)練（DeepSpeed、Megatron）、推理加速（vLLM、TensorRT）、評(píng)估對(duì)齊（RLHF、DPO）等。
5. 具備優(yōu)秀編碼能力，熟練掌握Python/C++，熟悉Linux開(kāi)發(fā)環(huán)境及高性能計(jì)算優(yōu)化。
6. 具備大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)（Agent、RAG、知識(shí)庫(kù)增強(qiáng)等）。
加分技能：
1) 熟悉大模型生態(tài)工具鏈（LangChain、LangGraph、HuggingFace、LlamaIndex等），或有開(kāi)源項(xiàng)目貢獻(xiàn)經(jīng)驗(yàn)。
2) 掌握CUDA編程、模型量化（INT8/FP16）、服務(wù)化部署（Docker、Kubernetes）等技術(shù)