崗位職責(zé)
1. 主導(dǎo)/參與大模型應(yīng)用項(xiàng)目,構(gòu)建高性能RAG系統(tǒng),優(yōu)化檢索、生成模塊的精度與效率;
2. 設(shè)計(jì)模型微調(diào)方案(LoRA/P-Tuning/全參數(shù)微調(diào)等),提升模型在垂直領(lǐng)域的表現(xiàn);
3. 探索大模型壓縮、推理加速技術(shù),推動(dòng)模型工業(yè)化部署;
4. 構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)增強(qiáng)、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合等創(chuàng)新解決方案;
5. 跟蹤行業(yè)技術(shù)動(dòng)態(tài)(如Agent/長(zhǎng)上下文優(yōu)化),推進(jìn)團(tuán)隊(duì)技術(shù)升級(jí)。
任職要求
1. 2個(gè)以上NLP/大模型項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),主導(dǎo)過(guò)RAG系統(tǒng)開(kāi)發(fā)(熟悉LangChain/LlamaIndex等框架)
2. 精通大模型調(diào)優(yōu)技術(shù)鏈:數(shù)據(jù)清洗-提示工程-參數(shù)高效微調(diào)-評(píng)估對(duì)齊
3. 掌握PyTorch/TensorFlow框架,具備分布式訓(xùn)練/多卡并行實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)
4. 有千億參數(shù)模型預(yù)訓(xùn)練/行業(yè)大模型落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先
5. 具備良好的溝通能力和自驅(qū)力,能夠有效帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開(kāi)展技術(shù)研發(fā)工作,確保項(xiàng)目按時(shí)高質(zhì)量交付。