崗位職責(zé):
1、標(biāo)準(zhǔn)職責(zé)負(fù)責(zé)特定場景下大語言模型的設(shè)計(jì)與訓(xùn)練,提升相關(guān)模型的生成質(zhì)量、模型問答效果等;|承擔(dān)預(yù)訓(xùn)練模型的訓(xùn)練、開發(fā)和調(diào)優(yōu)工作,包括但不限于:訓(xùn)練數(shù)據(jù)治理、大模型訓(xùn)練、大模型微調(diào);川緊跟前沿NLP生成技術(shù)解決實(shí)際應(yīng)用場景中的算法及應(yīng)用問題;1負(fù)責(zé)模型應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì),如RAG檢系增強(qiáng)設(shè)計(jì),AlAgent智能體應(yīng)用設(shè)計(jì)等工作。
2、負(fù)責(zé)技術(shù)預(yù)研性工作,包括一些關(guān)鍵難點(diǎn)技術(shù)的預(yù)研、POC驗(yàn)證,使用的技術(shù)棧包括Python、Java、Javascript.H5等。
業(yè)務(wù)技能要求:
1、熟悉預(yù)訓(xùn)練語言大模型的技術(shù)演進(jìn)路線以及產(chǎn)業(yè)落地情況。
2、較強(qiáng)的軟件工程能力,熟練使用python編程語言,掌握pytorch等AI框架。
3、具有較好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作以及文檔撰寫能力專業(yè)知識要求:
具備機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等相關(guān)AI背景及基礎(chǔ)知識。熟悉NLP各類下游任務(wù),掌握常見的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)增強(qiáng)手段、模型訓(xùn)練方法,模型評測方法。
3、熟悉模型推理應(yīng)用方案,掌握Prompt工程技術(shù),了解模型量化壓縮算法、RAG檢索增強(qiáng)技術(shù)等。
具備大數(shù)據(jù)分析、計(jì)算機(jī)相關(guān)背景知識