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崗位職責(zé) 1. ?多模態(tài)大模型在工業(yè)場景的應(yīng)用與落地：?? - 聚焦電力行業(yè)文檔理解（如設(shè)備手冊、運維報告、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范）、工程圖紙識別（如電氣原理圖、接線圖、光伏電站布局圖）、工業(yè)視覺質(zhì)檢（如光伏組件缺陷檢測、電氣設(shè)備外觀檢測）?? 等核心場景； - 負(fù)責(zé)或參與多模態(tài)場景交流與挖掘、方案調(diào)研與設(shè)計、可行性分析與驗證、技術(shù)選型與架構(gòu)設(shè)計； - 負(fù)責(zé)或參與多模態(tài)場景落地開發(fā)，能夠結(jié)合業(yè)務(wù)和模型特點進行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、多模態(tài)模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化和模型參數(shù)調(diào)優(yōu)等工作； - 主導(dǎo)或參與多模態(tài)大模型（圖像+文本，可能涉及視頻、時序數(shù)據(jù)等）的訓(xùn)練、微調(diào)（包括預(yù)訓(xùn)練、SFT、PEFT、RLHF等）、效果評測與持續(xù)優(yōu)化迭代； - 探索并實踐大模型推理加速技術(shù)，確保模型在工業(yè)現(xiàn)場或邊緣設(shè)備的實際可用性； - 推動技術(shù)方案在實際業(yè)務(wù)場景（如光伏工廠、電站運維中心、研發(fā)部門）的落地部署和應(yīng)用驗證。 2. ?模型開發(fā)與工具鏈建設(shè)：?? - 參與構(gòu)建支持多模態(tài)大模型應(yīng)用落地的數(shù)據(jù)生產(chǎn)、模型訓(xùn)練、評測體系、推理服務(wù)等環(huán)節(jié)的代碼庫和工具鏈; - 結(jié)合實際業(yè)務(wù)需求，開發(fā)和維護高效、可靠的AI工程化工具和平臺組件； - 編寫高質(zhì)量的、可維護的代碼，并遵循良好的軟件工程實踐。 3. ?技術(shù)前瞻與創(chuàng)新：?? - 緊密跟進國內(nèi)外多模態(tài)大語言模型、生成式AI（AIGC）領(lǐng)域的前沿研究動態(tài)和技術(shù)趨勢； - 探索新型多模態(tài)模型架構(gòu)、訓(xùn)練方法（特別是針對工業(yè)數(shù)據(jù)特點）以及創(chuàng)新應(yīng)用形態(tài)； - 評估新技術(shù)在電力、新能源等業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用潛力和落地路徑。 任職要求 1. ?5年以上人工智能領(lǐng)域相關(guān)工作經(jīng)驗，具有扎實的NLP、CV或多模態(tài)方向的技術(shù)背景；? 2. ?深入理解主流大模型（LLM/VLM）的技術(shù)原理，包括但不限于Transformer架構(gòu)、注意力機制、預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)、微調(diào)策略（SFT, PEFT, RLHF）等；? 3. 具有實際的大模型訓(xùn)練或微調(diào)項目經(jīng)驗，熟悉大規(guī)模分布式訓(xùn)練框架（如 ?Megatron-LM, DeepSpeed）的使用和優(yōu)化；? 4. 優(yōu)秀的工程實踐能力?：精通 ?PyTorch? 或 TensorFlow 等深度學(xué)習(xí)框架，具備扎實的編程功底（Python為主），良好的編碼習(xí)慣和調(diào)試能力； 5. 熟悉多模態(tài)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)?：了解圖像、文本、視頻等不同模態(tài)數(shù)據(jù)的表示、對齊與融合技術(shù)； 6. 對生成式AI（AIGC）和多模態(tài)大模型領(lǐng)域有濃厚興趣和熱情，對技術(shù)前沿有敏銳的洞察力，熟悉相關(guān)進展（如GPT系列、LLaVA、Gemini等多模態(tài)模型）； 7.優(yōu)秀的英文文獻閱讀能力，能夠快速吸收和理解國際前沿研究成果。 本招聘信息相關(guān)內(nèi)容最終以雙方所簽署的勞動合同約定內(nèi)容為準(zhǔn)~