有工程項(xiàng)目管理軟件或相關(guān)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先!
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宇洪主要自研產(chǎn)品有:一體化監(jiān)管平臺(tái)、大建安智慧(數(shù)字)工地項(xiàng)目平臺(tái)、工程項(xiàng)目管理平臺(tái)、宇洪大建安數(shù)字財(cái)稅合規(guī)平臺(tái)。
宇洪目前數(shù)字化中心95人左右規(guī)模,有一位總負(fù)責(zé)人(華為體系技術(shù)背景領(lǐng)導(dǎo))、5位產(chǎn)品經(jīng)理、24位前端、32位后端,15位測(cè)試、系統(tǒng)運(yùn)維、UI、實(shí)施、產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)等。江西太平洋宇洪建設(shè)有限公司是一家江西省的雙一級(jí)建筑公司,江西宜春排名第一的建筑龍頭企業(yè),年納稅3個(gè)多億,太平洋宇洪擁有建筑工程施工總承包一
級(jí)、建筑裝修裝飾工程專(zhuān)業(yè)承包一級(jí)、市政公用工程、水利水電施工總承包等多個(gè)二級(jí)資質(zhì)。是江西省建筑業(yè)先進(jìn)企業(yè)、華東地區(qū)優(yōu)秀工程獎(jiǎng)、江西省杜鵑花獎(jiǎng)、廣西建設(shè)工程“真武閣”杯。
【崗位職責(zé)】:
1、模型微調(diào)與優(yōu)化:參與大模型在協(xié)同辦公及建筑行業(yè)場(chǎng)景下的應(yīng)用,包括但不限于:基于公有云大模型做局部私有資料的對(duì)接微調(diào),基于私有大模型做垂直領(lǐng)域的數(shù)據(jù)抓取、自動(dòng)標(biāo)注、微調(diào)訓(xùn)練;
2、應(yīng)用落地:負(fù)責(zé)大模型的模型適配與應(yīng)用落地,包括但不限于LLM、Langchain、Agent、Eval等技術(shù);
3、性能評(píng)估監(jiān)測(cè)與部署:定期監(jiān)控模型性能,進(jìn)行在特定應(yīng)用場(chǎng)景下的各類(lèi)模型能力的評(píng)估,確保模型達(dá)到業(yè)務(wù)要求,能夠進(jìn)行模型的容器化部署。
【任職要求】:
1、參與過(guò)大模型相關(guān)開(kāi)發(fā)工作,包括但不限于:數(shù)據(jù)清洗、開(kāi)源模型實(shí)際微調(diào)、訓(xùn)練框架開(kāi)發(fā)、評(píng)測(cè)、推理部署等;
2、精通Python編程語(yǔ)言,熟悉Java等其他編程語(yǔ)言,熟悉常用框架如PyTorch,TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架;
3、熟悉大語(yǔ)言模型的增量預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)、偏好微調(diào)等多種訓(xùn)練方法 ,有全場(chǎng)景訓(xùn)練實(shí)戰(zhàn)落地經(jīng)驗(yàn);
4、熟悉全參數(shù)、LoRA 、QLoRA 等微調(diào)方法, 有微調(diào)場(chǎng)景落地經(jīng)驗(yàn);
5、熟悉DeepSpeed、flash-attn、vllm等大模型訓(xùn)練及推理加速方法;
6、熟悉數(shù)據(jù)收集、清洗和預(yù)處理的流程。有訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)造落地經(jīng)驗(yàn);
7、熟悉Docker、Kubernetes等容器化技術(shù)。
8、扎實(shí)的數(shù)學(xué)功底,熟悉概率統(tǒng)計(jì)、線(xiàn)性代數(shù)、優(yōu)化方法等領(lǐng)域的相關(guān)知識(shí)
9、有成功優(yōu)化模型訓(xùn)練算法、提升模型性能的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),能夠獨(dú)立承擔(dān)算法設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)任務(wù),能獨(dú)當(dāng)一面
10、對(duì)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新有敏銳的洞察力,樂(lè)于學(xué)習(xí)并積極探索新技術(shù)