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1、大模型開發(fā)與性能優(yōu)化：負責百億至千億參數(shù)規(guī)模的大模型研發(fā)，包括架構設計、訓練框架搭建、分布式訓練優(yōu)化等，提升模型訓練效率并降低計算成本。例如，基于PyTorch、DeepSpeed等工具優(yōu)化模型并行策略，解決顯存不足或通信瓶頸問題。同時需探索模型壓縮、剪枝等技術，實現(xiàn)輕量化部署。 2、前沿技術研究與工程落地跟蹤學術界與工業(yè)界最新進展（如Transformer架構改進、多模態(tài)融合技術等），復：現(xiàn)并改進論文中的算法，推動技術在實際業(yè)務場景中的應用。例如，結合RAG（檢索增強生成）技術優(yōu)化垂直領域搜索產品，或通過Fine-tuning技術適配行業(yè)需求。 3、數(shù)據(jù)處理與系統(tǒng)集成：處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，完成數(shù)據(jù)清洗、特征工程及增強，設計高效的數(shù)據(jù)管道以支持模型訓練。同時負責模型與生產系統(tǒng)的集成，確保其在分布式環(huán)境中穩(wěn)定運行，并通過監(jiān)控工具實時優(yōu)化性能。 4、跨團隊協(xié)作與技術支持與算法、產品、運維團隊緊密合作，將：技術方案轉化為可落地的產品功能。例如，為業(yè)務部門提供API接口或SDK支持，解決模型部署中的技術難題，并撰寫技術文檔以促進團隊協(xié)作。

任職要求：

1、碩士及以上學歷，計算機科學、人工智能、數(shù)學或相關專業(yè)優(yōu)先，重點院?；蚓邆浜Ｍ鈱W術背景者更具競爭力。 2、精通Python，熟悉PyTorch、TensorFlow等深度學習框架，具備CUDA并行計算或分布式訓練經驗。 3、深入理解NLP、預訓練模型（如GPT、BERT）及多模態(tài)技術，掌握模型微調、提示工程（Prompt Engineering）等核心方法。 4、熟悉大規(guī)模模型部署工具鏈（如Docker、Kubernetes），了解云計算平臺（AWS、阿里云）及模型服務化（Model Serving）技術。 5、需具備3年以上AI研發(fā)經驗，主導或參與過千億參數(shù)級別模型的訓練與優(yōu)化，有工業(yè)級項目落地經驗（如搜索推薦、智能客服等）者優(yōu)先。 6、能快速掌握新技術（如開源模型DeepSeek-R1），適應行業(yè)高速迭代，具備技術敏感性和創(chuàng)新思維。 7、擅長跨部門溝通，能將復雜技術方案轉化為非技術人員可理解的方案，并推動團隊高效執(zhí)行。