工作職責(zé):
1.負(fù)責(zé)開展數(shù)據(jù)挖掘、清洗、對齊等高質(zhì)量數(shù)據(jù)建設(shè)工作,涵蓋多領(lǐng)域數(shù)據(jù)自動(dòng)合成與創(chuàng)意庫構(gòu)建,為算法模型提供優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)支撐。
2.負(fù)責(zé)對數(shù)據(jù)標(biāo)注流程設(shè)計(jì)與管理,保障標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與規(guī)范性,支持模型訓(xùn)練與優(yōu)化。
3.負(fù)責(zé)構(gòu)建算法知識(shí)庫,沉淀數(shù)據(jù)處理、標(biāo)注。
4.負(fù)責(zé)對大模型(LLM)的微調(diào)(Fine-tuning)、訓(xùn)練及性能優(yōu)化,滿足特定業(yè)務(wù)需求。
5.負(fù)責(zé)訓(xùn)推一體流程搭建,實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練、推理部署的高效銜接與優(yōu)化。
6.總結(jié)模型測評體系設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn),能從性能、效率等多維度評估模型并提出優(yōu)化策略。
7.負(fù)責(zé)大模型的智能體(Agent)架構(gòu)設(shè)計(jì)、開發(fā)與優(yōu)化,推動(dòng) Agent 技術(shù)在業(yè)務(wù)場景中的落地應(yīng)用。
8.負(fù)責(zé)智能體全鏈路技術(shù)方案設(shè)計(jì),智能體在多模態(tài)領(lǐng)域(NLP、CV 等)的融合應(yīng)用,提升智能體的理解、生成、編輯和控制等關(guān)鍵能力。
崗位要求:
1. 精通Python,熟練使用scikit-learn, NumPy, PyTorch 等機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)框架和庫。
2. 扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ),熟悉主流模型架構(gòu)與訓(xùn)練方法,了解學(xué)術(shù)界與工業(yè)界最新進(jìn)展
3.5年以上自然語言處理(NLP)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn),熟練掌握NLP基礎(chǔ)理論和方法,對預(yù)訓(xùn)練語言模型、大模型微調(diào)(Fine-tuning)有實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),對各種NLP技術(shù)路線有深刻認(rèn)識(shí)。
4. 具備較強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析和解決問題能力,思路敏捷,富有創(chuàng)意,能創(chuàng)造性地解決實(shí)際復(fù)雜問題。
5. 具備優(yōu)秀的組織協(xié)調(diào)和溝通能力,能清晰闡述技術(shù)方案并與跨職能團(tuán)隊(duì)有效協(xié)作。
6. 具有基于大模型(LLM)的智能體(Agent)系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
7. 具有計(jì)算機(jī)視覺(CV)、多模態(tài)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
8. 具有電網(wǎng)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)或人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。