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【崗位職責(zé)】 1、參與人工智能模型訓(xùn)練相關(guān)課程體系設(shè)計(jì)、內(nèi)容開發(fā)及獨(dú)立授課，確保教學(xué)質(zhì)量與學(xué)員學(xué)習(xí)效果； 2、針對(duì)課程大綱開發(fā)實(shí)戰(zhàn)案例和教學(xué)材料，包括模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、評(píng)估等環(huán)節(jié)的實(shí)操內(nèi)容 3、能夠根據(jù)研發(fā)的實(shí)戰(zhàn)案例和教學(xué)材料，保質(zhì)保量完成課程錄制任務(wù)； 4、研究人工智能模型訓(xùn)練的最新技術(shù)與方法，保持課程的技術(shù)領(lǐng)先性； 5、指導(dǎo)學(xué)員掌握從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型部署的全流程訓(xùn)練技能，培養(yǎng)實(shí)際解決問題的能力； 【必備條件】 專業(yè)經(jīng)驗(yàn) 1、3年以上人工智能模型訓(xùn)練相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，參與過至少2個(gè)大規(guī)模模型訓(xùn)練項(xiàng)目； 2、具備多種類型模型（如NLP、計(jì)算機(jī)視覺、推薦系統(tǒng)等）的訓(xùn)練與優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)； 3、熟悉主流深度學(xué)習(xí)框架，如PyTorch、TensorFlow、JAX等； 4、對(duì)模型訓(xùn)練中的常見問題與挑戰(zhàn)有深入理解和解決經(jīng)驗(yàn)； 技術(shù)能力 1、精通深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論與實(shí)踐，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、反向傳播、優(yōu)化算法等； 2、熟練掌握模型訓(xùn)練過程中的超參數(shù)調(diào)優(yōu)、正則化、早停等技術(shù)； 3、掌握分布式訓(xùn)練技術(shù)，理解數(shù)據(jù)并行、模型并行、混合精度訓(xùn)練等概念； 4、熟悉模型評(píng)估方法，能夠設(shè)計(jì)合理的評(píng)估指標(biāo)與流程； 5、了解模型部署與優(yōu)化技術(shù)，如量化、剪枝、知識(shí)蒸餾等； 6、具備數(shù)據(jù)處理與特征工程能力，熟悉數(shù)據(jù)清洗、增強(qiáng)、預(yù)處理等技術(shù)； 7、熟悉GPU/TPU等硬件加速器在模型訓(xùn)練中的優(yōu)化使用； 【優(yōu)先條件】 1、擁有計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能或相關(guān)領(lǐng)域的碩士或博士學(xué)位； 2、實(shí)際主導(dǎo)過大規(guī)模模型訓(xùn)練項(xiàng)目，有可展示的項(xiàng)目成果與指標(biāo)改進(jìn)案例； 3、有大規(guī)模模型訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施搭建與維護(hù)經(jīng)驗(yàn)； 4、參與過開源模型或框架開發(fā)，有GitHub或技術(shù)社區(qū)貢獻(xiàn)記錄； 5、在技術(shù)社區(qū)發(fā)表過模型訓(xùn)練相關(guān)文章、演講或教程； 6、具備大模型訓(xùn)練與微調(diào)經(jīng)驗(yàn)，熟悉RLHF、LoRA等先進(jìn)技術(shù)； 7、有AI模型訓(xùn)練容器化與云平臺(tái)部署經(jīng)驗(yàn)； 【其他要求】 1、本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、人工智能或相關(guān)專業(yè)優(yōu)先； 2、持續(xù)關(guān)注模型訓(xùn)練領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展，具備快速學(xué)習(xí)與知識(shí)轉(zhuǎn)化能力； 3、熱愛教育行業(yè)，責(zé)任心強(qiáng)，能適應(yīng)周末授課及階段性高強(qiáng)度工作； 4、具備優(yōu)秀的跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力與抗壓能力； 5、具備清晰的技術(shù)傳遞能力，善于解釋復(fù)雜概念；