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崗位職責(zé)：
1. 大模型開發(fā)與優(yōu)化：負(fù)責(zé)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的算法設(shè)計、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)及落地應(yīng)用。優(yōu)化模型架構(gòu)及訓(xùn)練策略，提升模型性能、效率和泛化能力。
2. 業(yè)務(wù)場景適配：針對具體業(yè)務(wù)需求，完成模型的微調(diào)、領(lǐng)域適配及效果驗證。構(gòu)建基于大模型的端到端解決方案，推動模型在業(yè)務(wù)場景的規(guī)?；瘧?yīng)用。
3. 技術(shù)研究與創(chuàng)新：跟蹤學(xué)術(shù)界與工業(yè)界前沿技術(shù)，推動技術(shù)落地。參與開源社區(qū)貢獻(xiàn)，或發(fā)表頂會論文。
4. 工程化與部署 ：設(shè)計分布式訓(xùn)練框架，提升訓(xùn)練效率，實現(xiàn)模型的高效部署。
5. 跨團隊協(xié)作：與數(shù)據(jù)、產(chǎn)品、工程團隊合作，推動技術(shù)方案從原型到落地的全流程閉環(huán)。
任職要求：
1. 計算機科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學(xué)歷。
2. 熟練掌握Python/C++，熟悉PyTorch/TensorFlow/JAX等框架。深入理解深度學(xué)習(xí)原理，熟悉Transformer、BERT、GPT等大模型架構(gòu)。具備分布式訓(xùn)練經(jīng)驗，熟悉顯存優(yōu)化技術(shù)。熟悉NLP/CV領(lǐng)域任務(wù)（如文本生成、圖像理解），或具備多模態(tài)模型開發(fā)經(jīng)驗。
3. 有較強技術(shù)研究能力、編程能力、創(chuàng)新能力，根據(jù)業(yè)務(wù)需求推進(jìn)AI應(yīng)用落地。