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工作職責: 1、數(shù)據(jù)準備與處理：收集、整理和清洗行業(yè)內相關數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的高質量與可用性，為模型訓練奠定堅實基礎， 設計并實施有效的數(shù)據(jù)增強策略，擴充數(shù)據(jù)集規(guī)模，提升數(shù)據(jù)多樣性，以優(yōu)化模型的泛化能力。 2、模型訓練與微調：熟練運用主流AI大模型，針對公司業(yè)務場景與行業(yè)數(shù)據(jù)，制定精準的微調訓練方案，實現(xiàn)模型性能的最大化提升，搭建和優(yōu)化訓練環(huán)境，高效配置計算資源，確保訓練過程的穩(wěn)定性與高效性，能夠快速定位并解決訓練過程中出現(xiàn)的各類技術問題。 3、訓練系統(tǒng)構建與優(yōu)化：負責構建完整、可靠的AI大模型訓練系統(tǒng)，涵蓋數(shù)據(jù)管理、模型訓練、評估驗證等各個環(huán)節(jié)，確保系統(tǒng)的可擴展性與靈活性，以適應不斷增長的數(shù)據(jù)與業(yè)務需求，持續(xù)優(yōu)化訓練系統(tǒng)的性能，通過技術創(chuàng)新與架構優(yōu)化，提升訓練效率，降低計算成本，推動訓練系統(tǒng)的智能化與自動化水平。 4、知識體系建設：將行業(yè)數(shù)據(jù)與專業(yè)知識深度融入模型訓練，構建具有行業(yè)特色的專有知識體系，使模型能夠精準理解和應用行業(yè)知識，為公司業(yè)務提供智能決策支持，與行業(yè)專家緊密合作，挖掘行業(yè)內的關鍵知識與業(yè)務邏輯，轉化為模型可學習的特征與規(guī)則，不斷豐富和完善行業(yè)知識體系。 任職資格: 1、碩士及以上學歷，計算機科學、人工智能、機器學習等相關專業(yè)。 2、精通至少一種深度學習框架，如TensorFlow、PyTorch等，具備豐富的模型訓練與調優(yōu)經(jīng)驗、熟練掌握數(shù)據(jù)預處理、特征工程、模型評估等機器學習核心技術，能夠獨立完成從數(shù)據(jù)到模型部署的全流程工作。深入理解AI大模型的架構與原理，如Transformer架構、注意力機制等，熟悉主流大模型的訓練方法與技巧。具備扎實的編程能力，熟練掌握Python語言，熟悉常用的數(shù)據(jù)處理與機器學習庫，如Numpy、Pandas、Scikit - learn等。 3、具有3年以上AI大模型數(shù)據(jù)微調訓練相關工作經(jīng)驗，有成功應用大模型解決實際業(yè)務問題的案例。熟悉至少一個行業(yè)（如工程建設、教育等）的數(shù)據(jù)特點與業(yè)務需求，有在該行業(yè)進行模型訓練與應用的經(jīng)驗者優(yōu)先。 4、對新技術、新方法保持高度的敏感性與學習熱情，具備良好的問題解決能力與創(chuàng)新思維，能夠在復雜的技術場景中，提出創(chuàng)新性的解決方案，優(yōu)化模型性能與訓練效率。 5、具備良好的團隊協(xié)作精神，能夠與跨部門團隊緊密合作，共同推進項目進展、擁有優(yōu)秀的溝通能力，能夠清晰、準確地表達技術觀點與方案，與不同背景的人員進行有效的溝通與協(xié)作。