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基礎(chǔ)研發(fā)平臺(tái)是美團(tuán)的核心技術(shù)平臺(tái)，立足于“零售+科技”的戰(zhàn)略定位，通過打造人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、安全等核心技術(shù)能力，以及研發(fā)效能平臺(tái)、企業(yè)應(yīng)用平臺(tái)等公共服務(wù)，為業(yè)務(wù)提供穩(wěn)定安全、擴(kuò)展易用、技術(shù)領(lǐng)先的平臺(tái)技術(shù)和產(chǎn)品服務(wù)。 在這里，我們會(huì)參與到最前沿的技術(shù)研發(fā)和探索；能夠接觸超規(guī)模集群、海量數(shù)據(jù)，挑戰(zhàn)高復(fù)雜業(yè)務(wù)場景，有機(jī)會(huì)與業(yè)界一流的工程師一起并肩前行。 在這里，我們有超強(qiáng)的技術(shù)氛圍，持續(xù)向社區(qū)貢獻(xiàn)業(yè)界實(shí)踐，加速行業(yè)技術(shù)發(fā)展；我們有完善的互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)生態(tài)圈，重視底層邏輯和方法論，助力職業(yè)生涯的非線性成長。 真誠地邀請你，和我們一起驅(qū)動(dòng)技術(shù)發(fā)展，創(chuàng)造行業(yè)價(jià)值。 崗位職責(zé) 負(fù)責(zé)LLM大模型評(píng)測算法的研究以及評(píng)測模型的訓(xùn)練、優(yōu)化，具體工作內(nèi)容包括但不限于： 1. 深入理解大規(guī)模語言模型的模型結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練過程以及評(píng)測方案，根據(jù)模型的訓(xùn)練過程以及評(píng)測結(jié)果，對(duì)大語言模型存在的問題和評(píng)測存在的問題進(jìn)行研究，根據(jù)研究結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化落地。 2. 深入分析模型評(píng)測結(jié)果中不符合認(rèn)知的異常，根據(jù)具體的異常制定完善的研究策略，通過對(duì)比、歸納等方法，產(chǎn)出研究分析結(jié)論，指導(dǎo)模型訓(xùn)練優(yōu)化。 3. 構(gòu)建Data-Centric的數(shù)據(jù)-訓(xùn)練-評(píng)測閉環(huán)，探索研究大模型的數(shù)據(jù)、模型結(jié)構(gòu)、評(píng)測策略、評(píng)測數(shù)據(jù)等對(duì)模型評(píng)測效果的影響，得出有效認(rèn)知，指導(dǎo)模型訓(xùn)練和評(píng)測方案的建設(shè)。 4. 追蹤大模型方向的前沿進(jìn)展，積極主動(dòng)地學(xué)習(xí)和探索新數(shù)據(jù)分析、模型訓(xùn)練以及模型評(píng)測方法。 5. 與各相關(guān)部門保持良好溝通，深度參與大模型預(yù)訓(xùn)練、SFT、RLHF和評(píng)測等階段，共同推動(dòng)大模型持續(xù)優(yōu)化。 崗位基本需求 1. 碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)或相關(guān)專業(yè)； 2. 熟悉Java/Python/C++等編程語言，良好的編碼習(xí)慣和一定的工程能力 3. 具有機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)知識(shí)，熟練掌握自然語言處理、多模態(tài)或大模型相關(guān)算法和模型； 4. 良好的溝通能力、團(tuán)隊(duì)合作精神以及較強(qiáng)的問題解決能力。 5. 對(duì)每一行代碼負(fù)責(zé)，對(duì)業(yè)務(wù)方負(fù)責(zé)，具備工匠精神。 具備以下者優(yōu)先 1.有Kaggle等平臺(tái)機(jī)器學(xué)習(xí)比賽獲獎(jiǎng)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 2. 在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域頂會(huì)(如ACL、EMNLP、NeurIPS、AAAI等）上以一作發(fā)表過論文者優(yōu)先； 3. 具備從事相關(guān)行業(yè)人工智能開發(fā)、算法研究等相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先； 4. 對(duì)ChatGPT等相關(guān)大模型有深入了解或豐富的使用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先； 崗位亮點(diǎn) 1. 緊跟人工智能行業(yè)進(jìn)展，接觸到前沿技術(shù)和行業(yè)趨勢，磨練出對(duì)人工智能的獨(dú)到見解； 2. 參與AI模型的訓(xùn)練與評(píng)測流程，了解從理論到工程實(shí)踐的全面技能； 3. 與一流的人工智能團(tuán)隊(duì)合作，快速成長，提升自身能力； 4. 有機(jī)會(huì)參與公司的創(chuàng)新項(xiàng)目，跨足不同領(lǐng)域，拓寬人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍；