職位描述
深度學習大模型算法人工智能云計算/大數(shù)據(jù)計算機軟件
【任職要求】
1. 教育背景：
- 計算機科學、人工智能相關領域的本科及以上學歷，985、211、雙一流優(yōu)先。
2. 技術能力：
- 熟悉深度學習、自然語言處理、計算機視覺等領域的基本理論和算法。
- 具備大規(guī)模預訓練模型（如GPT、BERT、Transformer等）的研發(fā)經(jīng)驗。
- 熟悉分布式訓練框架（如PyTorch、TensorFlow、Horovod等），并具備性能優(yōu)化經(jīng)驗。
- 熟悉模型壓縮技術（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。
- 計算機科學、人工智能相關領域的本科及以上學歷，985、211、雙一流優(yōu)先。
2. 技術能力：
- 熟悉深度學習、自然語言處理、計算機視覺等領域的基本理論和算法。
- 具備大規(guī)模預訓練模型（如GPT、BERT、Transformer等）的研發(fā)經(jīng)驗。
- 熟悉分布式訓練框架（如PyTorch、TensorFlow、Horovod等），并具備性能優(yōu)化經(jīng)驗。
- 熟悉模型壓縮技術（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】
1. 大模型研發(fā)與優(yōu)化：
- 負責大規(guī)模預訓練模型（如NLP、CV、多模態(tài)等）的算法設計與研發(fā)，包括模型架構創(chuàng)新、訓練策略優(yōu)化等。
- 探索大模型的高效訓練方法，解決數(shù)據(jù)并行、模型并行、流水線并行等技術難題。
- 針對特定業(yè)務場景，進行模型剪枝、量化、蒸餾等優(yōu)化，提升模型推理效率。
2. 分布式訓練與性能優(yōu)化：
- 設計和優(yōu)化大規(guī)模分布式訓練框架，提升訓練效率與資源利用率。
- 解決大規(guī)模訓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技術落地與應用：
- 將大模型技術與云計算業(yè)務場景結合，推動AI技術在智能客服、智能體、知識庫、內(nèi)容生成、數(shù)據(jù)分析等領域的應用落地。
- 與產(chǎn)品團隊緊密合作，提供技術支持和解決方案，確保技術成果的快速轉化。
4. 前沿技術研究：
- 跟蹤AI領域的最新研究成果，探索大模型技術的前沿方向，如自監(jiān)督學習、強化學習、多模態(tài)融合等。
- 參與學術交流與技術分享，提升團隊的技術影響力。
- 負責大規(guī)模預訓練模型（如NLP、CV、多模態(tài)等）的算法設計與研發(fā)，包括模型架構創(chuàng)新、訓練策略優(yōu)化等。
- 探索大模型的高效訓練方法，解決數(shù)據(jù)并行、模型并行、流水線并行等技術難題。
- 針對特定業(yè)務場景，進行模型剪枝、量化、蒸餾等優(yōu)化，提升模型推理效率。
2. 分布式訓練與性能優(yōu)化：
- 設計和優(yōu)化大規(guī)模分布式訓練框架，提升訓練效率與資源利用率。
- 解決大規(guī)模訓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技術落地與應用：
- 將大模型技術與云計算業(yè)務場景結合，推動AI技術在智能客服、智能體、知識庫、內(nèi)容生成、數(shù)據(jù)分析等領域的應用落地。
- 與產(chǎn)品團隊緊密合作，提供技術支持和解決方案，確保技術成果的快速轉化。
4. 前沿技術研究：
- 跟蹤AI領域的最新研究成果，探索大模型技術的前沿方向，如自監(jiān)督學習、強化學習、多模態(tài)融合等。
- 參與學術交流與技術分享，提升團隊的技術影響力。
工作地點
杭州市蕭山區(qū)高新八路99號中國能建集團浙江火電A區(qū)
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