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1.負(fù)責(zé)模型的微調(diào)訓(xùn)練、性能優(yōu)化和部署工作； 2.負(fù)責(zé)基于大型預(yù)訓(xùn)練模型的應(yīng)用開發(fā)，包括但不限于對(duì)話系統(tǒng)、智能客服等； 3.負(fù)責(zé)用戶界面的開發(fā)工作，使大模型的能力能夠通過直觀友好的界面展現(xiàn)給最終用戶； 4. 跟蹤并研究最新的大模型技術(shù)和應(yīng)用趨勢(shì)，探索其在公司產(chǎn)品中的潛在應(yīng)用可能性。 5.負(fù)責(zé)撰寫詳細(xì)的技術(shù)文檔，包括但不限于模型架構(gòu)說明、API使用指南等，便于團(tuán)隊(duì)內(nèi)外部成員理解和使用。 1、本科及以上學(xué)歷，人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)等相關(guān)專業(yè)。 2、精通 Python、C++ 等編程語言； 3、熟練應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等相關(guān)算法； 4、熟練使用 Linux 操作系統(tǒng)及常用工具； 5、熟練使用 TensorFlow、PyTorch 等深度學(xué)習(xí)框架； 6、有人工智能算法開發(fā)落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，熟悉圖像識(shí)別、視頻抽幀、樣本標(biāo)注等工作，熟悉常用圖像/文本數(shù)據(jù)分析、清洗、可視化算法; 7、有大模型應(yīng)用研究經(jīng)驗(yàn)或智能體開發(fā)經(jīng)驗(yàn)； 8、具備3年以上人工智能領(lǐng)域相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，熟悉人工智能技術(shù)應(yīng)用，具備前沿技術(shù)研究能力。 大模型工程師 學(xué)歷背景： 計(jì)算機(jī)、NLP、AI相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷 崗位職責(zé)： 參與AI算法預(yù)研、選型、設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，覆蓋機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)/強(qiáng)化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如NLP、計(jì)算機(jī)視覺、推薦系統(tǒng)、預(yù)測(cè)模型等）開發(fā)高效算法，優(yōu)化模型性能。 參與大模型（LLM）的微調(diào)（Fine-tuning）、壓縮（Quantization/Pruning）與適配優(yōu)化。 探索大模型與業(yè)務(wù)場(chǎng)景的融合方案（如長(zhǎng)文本處理、多模態(tài)交互、領(lǐng)域知識(shí)增強(qiáng)）。 技術(shù)能力： 精通Python/C++，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架。 深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)理論（如概率統(tǒng)計(jì)、優(yōu)化方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)）。 精通大模型工具鏈：Hugging Face Transformers、LangChain、RLHF框架。 熟悉大模型優(yōu)化技術(shù)：LoRA、QLoRA、量化感知訓(xùn)練（Quantization-Aware Training）。 有分布式訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)（如Megatron-LM、DeepSpeed）或推理加速（如ONNX Runtime）者優(yōu)先。 項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)： 至少1-2年工業(yè)級(jí)AI算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。 主導(dǎo)過完整算法生命周期項(xiàng)目（從數(shù)據(jù)清洗到模型上線）。 主導(dǎo)過大模型落地項(xiàng)目（如對(duì)話系統(tǒng)、文檔處理工具、代碼生成等）。