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1. 教育背景：
- 計算機科學(xué)、人工智能相關(guān)領(lǐng)域的本科及以上學(xué)歷，985、211、雙一流優(yōu)先。
2. 技術(shù)能力：
- 熟悉深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺等領(lǐng)域的基本理論和算法。
- 具備大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型（如GPT、BERT、Transformer等）的研發(fā)經(jīng)驗。
- 熟悉分布式訓(xùn)練框架（如PyTorch、TensorFlow、Horovod等），并具備性能優(yōu)化經(jīng)驗。
- 熟悉模型壓縮技術(shù)（如剪枝、量化、蒸餾等）者優(yōu)先。
- 具備多模態(tài)大模型研發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。
3. 編程能力：
- 熟練掌握Python、C++、C等任意一種編程語言，具備良好的代碼風(fēng)格和工程能力。
- 熟悉Linux開發(fā)環(huán)境，具備大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分布式系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗。
4.成功案例：
-有提供解決方案能力。
-有工程方向AI研究案例。

【工作職責(zé)】

1. 大模型研發(fā)與優(yōu)化：
- 負(fù)責(zé)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型（如NLP、CV、多模態(tài)等）的算法設(shè)計與研發(fā)，包括模型架構(gòu)創(chuàng)新、訓(xùn)練策略優(yōu)化等。
- 探索大模型的高效訓(xùn)練方法，解決數(shù)據(jù)并行、模型并行、流水線并行等技術(shù)難題。
- 針對特定業(yè)務(wù)場景，進(jìn)行模型剪枝、量化、蒸餾等優(yōu)化，提升模型推理效率。
2. 分布式訓(xùn)練與性能優(yōu)化：
- 設(shè)計和優(yōu)化大規(guī)模分布式訓(xùn)練框架，提升訓(xùn)練效率與資源利用率。
- 解決大規(guī)模訓(xùn)練中的性能瓶頸問題，包括通信優(yōu)化、內(nèi)存優(yōu)化等。
3. AI技術(shù)落地與應(yīng)用：
- 將大模型技術(shù)與云計算業(yè)務(wù)場景結(jié)合，推動AI技術(shù)在智能客服、智能體、知識庫、內(nèi)容生成、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的應(yīng)用落地。
- 與產(chǎn)品團(tuán)隊緊密合作，提供技術(shù)支持和解決方案，確保技術(shù)成果的快速轉(zhuǎn)化。
4. 前沿技術(shù)研究：
- 跟蹤AI領(lǐng)域的最新研究成果，探索大模型技術(shù)的前沿方向，如自監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、多模態(tài)融合等。
- 參與學(xué)術(shù)交流與技術(shù)分享，提升團(tuán)隊的技術(shù)影響力。