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更新于 5月23日

AI大模型方向研究員/副研究員/助理研究員(A37830)

1.4-2.8萬·13薪
  • 鄭州管城回族區(qū)
  • 1-3年
  • 博士
  • 全職
  • 招1人

職位描述

大模型開發(fā)多模態(tài)學(xué)習(xí)人工智能
職位描述:
1、AI大模型核心技術(shù)攻堅(jiān)
主導(dǎo)大語言模型(LLM)在合成生物學(xué)領(lǐng)域的垂直應(yīng)用研發(fā),包括:
· 構(gòu)建面向基因編輯、代謝路徑設(shè)計(jì)的專業(yè)領(lǐng)域LLM,結(jié)合檢索增強(qiáng)生成(RAG)與知識(shí)圖譜進(jìn)行微調(diào)優(yōu)化;
· 開發(fā)基于大模型的跨模態(tài)(文本/視覺/時(shí)序)統(tǒng)一表征學(xué)習(xí)框架,提升模型在農(nóng)業(yè)復(fù)雜場(chǎng)景中的泛化能力;
· 探索大模型與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的融合技術(shù),實(shí)現(xiàn)合成生物設(shè)計(jì)與農(nóng)業(yè)質(zhì)量預(yù)測(cè)的閉環(huán)優(yōu)化。
2、大模型驅(qū)動(dòng)的技術(shù)轉(zhuǎn)化
· 推動(dòng)大模型與農(nóng)業(yè)/生物場(chǎng)景結(jié)合,主導(dǎo)研發(fā)智能生物設(shè)計(jì)平臺(tái)、農(nóng)業(yè)決策系統(tǒng)等工具;
· 設(shè)計(jì)輕量化大模型部署方案,解決農(nóng)業(yè)邊緣計(jì)算場(chǎng)景中的模型壓縮與推理效率問題。
3、跨領(lǐng)域協(xié)同創(chuàng)新
· 構(gòu)建合成生物學(xué)-農(nóng)業(yè)跨領(lǐng)域知識(shí)庫,突破大模型訓(xùn)練中多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合瓶頸;
· 牽頭制定大模型在生物制造、精準(zhǔn)育種等場(chǎng)景的評(píng)估體系與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。
職位要求:
1、具有人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)、計(jì)算生物學(xué)或相關(guān)專業(yè)博士學(xué)位,研究方向聚焦AI大模型技術(shù);
2、至少滿足以下兩項(xiàng)技術(shù)背景:
· 大模型開發(fā):精通Transformer架構(gòu)及微調(diào)技術(shù)(如LoRA、P-Tuning);
· 多模態(tài)學(xué)習(xí):具備視覺-文本-時(shí)序數(shù)據(jù)聯(lián)合建模經(jīng)驗(yàn);
· AI+X交叉應(yīng)用:在生物/農(nóng)業(yè)領(lǐng)域有算法落地經(jīng)驗(yàn)。
3、2年以上大模型開發(fā)經(jīng)驗(yàn),熟悉主流框架(HuggingFace、LangChain等)及分布式訓(xùn)練技術(shù),熟練處理多模態(tài)數(shù)據(jù)(基因組、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)遙感圖像等),具備扎實(shí)的代碼能力;
4、在AI頂會(huì)或生物信息期刊發(fā)表論文者優(yōu)先;
5、熟悉合成生物學(xué)關(guān)鍵技術(shù)、有AI+生物領(lǐng)域的工具開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

獎(jiǎng)金績(jī)效

年底雙薪、年終績(jī)效

工作地點(diǎn)

鄭州管城回族區(qū)牧原大廈

職位發(fā)布者

李女士/人力資源

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