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職位要求：
1. 熟悉AI算法的研發(fā)、優(yōu)化及落地，涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。
2. 針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如智能辦公、智能體、智能系統(tǒng)等）設(shè)計(jì)高效的算法解決方案。
3. 跟蹤學(xué)術(shù)界與工業(yè)界前沿技術(shù)（如大模型、AIGC等），推動(dòng)算法創(chuàng)新與性能提升，探索前沿技術(shù)，形成系列算法和大模型融合解決方案，完成算法團(tuán)隊(duì)研發(fā)落地工作，推動(dòng)大模型應(yīng)用性能達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先。
4. 負(fù)責(zé)通用大模型(包括十億、百億參數(shù)量)的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和優(yōu)化，包括但不限于預(yù)訓(xùn)練、跨模態(tài)信息對(duì)齊方法探索、SFT、指令微調(diào)、RLHF、Prompt工程、模型評(píng)估、模型推理等。
5. 參與大規(guī)模數(shù)據(jù)集的構(gòu)建、清洗及特征工程，優(yōu)化模型訓(xùn)練與推理效率。
6. 與工程團(tuán)隊(duì)協(xié)作，完成算法的產(chǎn)品化部署（如模型壓縮、分布式訓(xùn)練、邊緣端優(yōu)化等）。
7. 撰寫(xiě)技術(shù)文檔、專(zhuān)利及論文，推動(dòng)團(tuán)隊(duì)技術(shù)沉淀。
技能要求：
1. 學(xué)歷：計(jì)算機(jī)、軟件工程、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、電子信息、信息系統(tǒng)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)，應(yīng)屆生本科碩士 211/985優(yōu)先考慮。
2. 基礎(chǔ)：
o 扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)（如CNN/RNN/Transformer/Diffusion、優(yōu)化算法、評(píng)估指標(biāo)等）。
o 熟悉常見(jiàn)框架（PyTorch）及工具鏈（Scikit-learn/Pandas/Numpy）。
o 對(duì)多模態(tài)大模型訓(xùn)練范式等有深入理解和實(shí)踐，有多機(jī)多卡大模型訓(xùn)練、大模型微調(diào)、從0到1構(gòu)建多模態(tài)大模型(百億參數(shù)以上)等實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；
o 對(duì)大模型和生成式AI有濃厚的興趣，對(duì)至少一項(xiàng)生成式模型的原理與應(yīng)用具有深入了解，如Wan、可靈、Stable Diffusion等；
3. 編程：
o 精通Python，熟悉C++/Java/Go等更佳，具備良好的代碼規(guī)范與工程實(shí)現(xiàn)能力。
o 熟悉Linux開(kāi)發(fā)環(huán)境，掌握Git、Docker等工具。了解分布式訓(xùn)練框架，如Deepspeed和Mearon-LM等，并有一定的多機(jī)多卡分布式訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)
4. 科研經(jīng)驗(yàn)：
o 有實(shí)際AI項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)（如開(kāi)源項(xiàng)目、論文復(fù)現(xiàn)或企業(yè)級(jí)應(yīng)用等）。
o 熟悉分布式訓(xùn)練（Deepspeed）、模型部署（ONNX/TensorRT）、模型壓縮以及端側(cè)部署等。
o 具備較強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力和溝通能力，有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和業(yè)務(wù)分析及問(wèn)題解決能力。
加分項(xiàng)：
? 頂會(huì)論文、專(zhuān)利、競(jìng)賽等。
團(tuán)隊(duì)與文化
? 技術(shù)導(dǎo)向：鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新，提供豐富算力與數(shù)據(jù)支持，定期技術(shù)分享和報(bào)告。