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崗位職責: 1、負責大模型的架構(gòu)設(shè)計與核心代碼開發(fā)，提升生產(chǎn)效率和智能化水平； 2、主導模型訓練的分布式架構(gòu)設(shè)計，使用高效的并行計算技術(shù)(如數(shù)據(jù)并行、模型并行)提高訓練效率； 3、深入研究大語言模型(如GPT系列、LLaMA、Transformer等)核心技術(shù)，并結(jié)合業(yè)務(wù)需求完成模型的定制化優(yōu)化； 4、解決大規(guī)模訓練中的性能優(yōu)化問題，包括模型參數(shù)壓縮(如量化、剪枝)、顯存優(yōu)化(如ZeRO優(yōu)化、DeepSpeed)和推理加速； 5、實現(xiàn)和優(yōu)化基于LangChain、RAG(檢索增強生成)等框架的業(yè)務(wù)場景應(yīng)用，確保高效的知識檢索與動態(tài)生成能力； 6、負責核心代碼開發(fā)，設(shè)計和實現(xiàn)訓練與推理模塊的核心算法與功能； 7、跟蹤大模型領(lǐng)域的前沿技術(shù)動態(tài)，調(diào)研并引入最新的技術(shù)方法，推動創(chuàng)新和技術(shù)落地； 8、指導團隊技術(shù)開發(fā)，解決技術(shù)難點，保障項目按時高質(zhì)量交付。 任職要求: 1、本科及以上學歷，計算機、人工智能等相關(guān)專業(yè)，3-5年以上算法工作經(jīng)驗，有模型項目落地經(jīng)驗。 2、熟練掌握 Pvthon、java 等常用編程語言之一，有良好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)、具備扎實的編程功底，熟悉 Git 代碼管理。 3、精通大模型的核心技術(shù)，包括 Transformer 架構(gòu)、預(yù)訓練與微調(diào)技術(shù)、指令微調(diào)(SFT)、RLHF(基于人類反饋的強化學習)等。 4、熟悉分布式訓練技術(shù)，掌握 Tensor Parallel、Pipeline Parallel等優(yōu)化方法，能夠處理大規(guī)模模型的多節(jié)點訓練。 5、具備深度學習框架(如 PyTorch、TensorFlow)上的豐富開發(fā)經(jīng)驗，能夠獨立完成從模型設(shè)計到部署的全流程開發(fā)。 6、熟悉 GPU/TPU 加速技術(shù)、CUDA 編程，以及 DeepSpeed 等框架的高效訓練與推理方法。 7、掌握基于向量檢索的知識增強生成(RAG)技術(shù)，熟悉LangChain 等工具的應(yīng)用與擴展。 8、優(yōu)秀的代碼開發(fā)能力，能夠?qū)崿F(xiàn)高質(zhì)量、高性能的核心算法和模塊， 9、能夠協(xié)調(diào)和指導團隊成員，解決技術(shù)瓶頸，推動項目進展。 加分項: 熟悉大模型在特定垂直領(lǐng)域(如電力)的應(yīng)用場景。 具備多模態(tài)建模經(jīng)驗(如文本、圖像、視頻的聯(lián)合建模)。 掌握矢量數(shù)據(jù)庫(如 Pinecone、Weaviate)以及分布式存儲技術(shù)的實際使用經(jīng)驗。 有較強的代碼能力，有高質(zhì)量的中大型項目或個人開源項目的經(jīng)驗。