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崗位職責(zé)： 1. 參與設(shè)計(jì)和開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的模型和算法，優(yōu)化AI系統(tǒng)性能。 2. 領(lǐng)導(dǎo)或參與多個(gè)AI項(xiàng)目的核心代碼實(shí)現(xiàn)，確保代碼質(zhì)量和可維護(hù)性。 3. 針對復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)高效、穩(wěn)定的AI解決方案。 4. 解決模型訓(xùn)練、推理中的技術(shù)難點(diǎn)，提升模型準(zhǔn)確率和計(jì)算效率。 5. 帶領(lǐng)或協(xié)助初級工程師完成任務(wù)，提升團(tuán)隊(duì)整體技術(shù)水平。 6. 與產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)科學(xué)家等團(tuán)隊(duì)成員合作，將AI技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)場景。 7. 跟蹤人工智能領(lǐng)域的前沿技術(shù)和研究成果，評估其在商業(yè)化中的潛力。 8. 鼓勵(lì)創(chuàng)新，提出新想法并進(jìn)行可行性分析，為公司AI產(chǎn)品提供技術(shù)支持。 9. 基于預(yù)訓(xùn)練模型的微調(diào)或者開源模型場景化訓(xùn)練。 10. LLM訓(xùn)練數(shù)據(jù)的收集整理。 崗位要求： 1. 深入了解當(dāng)前主流大模型，熟悉GPT系列、BERT系列、Transformer-XL、T5、ResNet等主流預(yù)訓(xùn)練模型的原理和應(yīng)用場景。 2. 掌握大模型壓縮與部署技術(shù)，熟悉模型蒸餾、量化、剪枝等模型壓縮技術(shù)。 3. 熟悉多模態(tài)技術(shù)，對圖像、文本、語音等多模態(tài)數(shù)據(jù)的聯(lián)合處理有實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)。 4. 掌握生成式AI技術(shù)，熟悉基于Transformer的生成模型，并具備在文本生成、圖像生成等領(lǐng)域的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。 5. 具有至少5年以上人工智能相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，其中3年以上專注于大模型的研究與應(yīng)用開發(fā)。 6. 熟悉Transformer架構(gòu)及其變體，能夠從頭實(shí)現(xiàn)Transformer模塊并進(jìn)行性能優(yōu)化。 7. 熟悉主流深度學(xué)習(xí)框架的底層實(shí)現(xiàn)，能夠高效編寫和優(yōu)化模型代碼。 8. 具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，對線性代數(shù)、概率論、優(yōu)化算法等有深刻理解。 9. 熟練掌握Python編程語言，熟悉常用的AI開發(fā)工具和庫。 10. 熟悉主流的開源大模型工具包，并能基于這些工具包快速實(shí)現(xiàn)定制化需求。 11. 具備良好的代碼規(guī)范意識，能夠編寫高效、可維護(hù)的代碼，并熟練使用Git等版本控制工具。 12. 在AI領(lǐng)域有豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，尤其是在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺或推薦系統(tǒng)方向有深入研究和實(shí)踐。 13. 具備優(yōu)秀的問題分析能力和解決問題的能力，有良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神。 14. 對人工智能技術(shù)充滿熱情，樂于接受挑戰(zhàn)，并愿意在快速變化的環(huán)境中不斷學(xué)習(xí)和成長。