職位描述:
1、負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)、開發(fā)和優(yōu)化具有強(qiáng)大語言理解和生成能力的大規(guī)模語言模型。跟蹤人工智能前沿技術(shù),對AI大模型的未來發(fā)展和應(yīng)用進(jìn)行設(shè)計(jì)、規(guī)劃、研發(fā)。進(jìn)行模型架構(gòu)的設(shè)計(jì),確定模型的整體結(jié)構(gòu),包括層數(shù)、參數(shù)數(shù)量和連接方式等,考慮模型的可擴(kuò)展性、計(jì)算效率和內(nèi)存占用。進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型訓(xùn)練,包括收集和準(zhǔn)備文本數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)記和表示轉(zhuǎn)換,以及使用計(jì)算資源進(jìn)行模型訓(xùn)練。進(jìn)行模型評估和優(yōu)化,使用評估指標(biāo)和測試數(shù)據(jù)評估模型性能,進(jìn)行模型微調(diào)、網(wǎng)絡(luò)剪枝或其他優(yōu)化技術(shù)的應(yīng)用;2、技術(shù)平臺與框架搭建:參與AI大模型相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施的搭建,包括推理、訓(xùn)練、評測等環(huán)節(jié)的性能優(yōu)化工作。研究和評估最新的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),并將其應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目中;3、業(yè)務(wù)場景應(yīng)用:負(fù)責(zé)人工智能相關(guān)業(yè)務(wù)場景調(diào)研、分析,推進(jìn)AI大模型等智能化應(yīng)用落地。根據(jù)業(yè)務(wù)需求,設(shè)計(jì)prompt獲取精準(zhǔn)文本輸出,提升模型在實(shí)際場景中的應(yīng)用效果;4、團(tuán)隊(duì)協(xié)作與項(xiàng)目管理:與團(tuán)隊(duì)成員緊密合作,共同解決模型開發(fā)和部署過程中的挑戰(zhàn)和問題。參與項(xiàng)目規(guī)劃、執(zhí)行和監(jiān)控,確保項(xiàng)目按時按質(zhì)完成。
職位要求:
1、人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)、自動化、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)碩士學(xué)歷及以上;2、在人工智能領(lǐng)域,特別是AI大模型方向具有至少10年工作經(jīng)驗(yàn),特別對于具備油氣行業(yè)大模型應(yīng)用場景構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)與能力者優(yōu)先考慮,尤其是在圖像識別、數(shù)據(jù)預(yù)測(科學(xué)計(jì)算)類型的場景應(yīng)用。具備“機(jī)理模型+AI算法+大模型”相結(jié)合的技術(shù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),解決油氣生產(chǎn)、現(xiàn)場安全等用戶痛點(diǎn)需求的整體方案評估與編制能力等優(yōu)先考慮;3、對深度學(xué)習(xí)和自然語言處理領(lǐng)域有深入理解,熟悉各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、注意力機(jī)制、序列建模和語言表示學(xué)習(xí)等技術(shù);4、具備較強(qiáng)專業(yè)技能,熟練掌握至少一種深度學(xué)習(xí)框架(如PyTorch、TensorFlow等)及python、C++等編程語言,并具備豐富的模型設(shè)計(jì)和訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn);5、具有較強(qiáng)科研能力,在AI大模型領(lǐng)域取得過顯著科研成果,如發(fā)表高質(zhì)量論文、參與或主持重要科研項(xiàng)目等、對AI大模型的最新研究進(jìn)展和趨勢有深入了解。