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崗位職責(zé)： 1. 深入研究大模型架構(gòu)與算法，推動算法創(chuàng)新，提升模型性能和效率，如優(yōu)化Transformer架構(gòu)以加速訓(xùn)練。 2. 負(fù)責(zé)大模型在垂直領(lǐng)域的預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，結(jié)合領(lǐng)域數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)需求，使模型精準(zhǔn)適配，比如某個專業(yè)領(lǐng)域中讓模型準(zhǔn)確理解專業(yè)術(shù)語。 3. 探索新的大模型訓(xùn)練技術(shù)，如混合精度訓(xùn)練、分布式訓(xùn)練，降低訓(xùn)練成本和時間。 4. 與團(tuán)隊協(xié)作，為大模型應(yīng)用提供算法支持，解決實際問題。 任職要求： 1. 計算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、人工智能等相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學(xué)歷優(yōu)先。 2. 具有3年以上深度學(xué)習(xí)算法研究經(jīng)驗，有大模型相關(guān)項目經(jīng)驗者優(yōu)先。 3. 精通Python/C++編程語言，熟悉PyTorch或TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架。 4. 掌握機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論，熟悉大模型架構(gòu)，如DeepSeek、GPT等。 5. 具備良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，熟悉線性代數(shù)、概率論、最優(yōu)化方法。 6. 有較強(qiáng)的研究能力和創(chuàng)新思維，在國際頂級學(xué)術(shù)會議或期刊發(fā)表過相關(guān)論文者優(yōu)先。 7. 責(zé)任心強(qiáng)，能承受一定的工作壓力；