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崗位職責(zé)

1.多模態(tài)大模型研發(fā)與優(yōu)化

1)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)多模態(tài)大模型(圖文音聯(lián)合建模)，解決跨模態(tài)語(yǔ)義對(duì)齊、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理等核心問(wèn)題。

2)優(yōu)化模型生成能力，支持復(fù)雜多模態(tài)交互，實(shí)現(xiàn)秒級(jí)響應(yīng)。

2.多 Agent 系統(tǒng)算法設(shè)計(jì)

1)構(gòu)建多 Agent 協(xié)作框架，設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)任務(wù)分配與博弈策略，解決資源爭(zhēng)奪、動(dòng)態(tài)聯(lián)盟等復(fù)雜場(chǎng)景下的決策問(wèn)題

2)結(jié)合博弈論與強(qiáng)化學(xué)習(xí)，開(kāi)發(fā)對(duì)手建模模塊，預(yù)測(cè)其他 Agent 的策略分布，優(yōu)化協(xié)作效率

3)參與工業(yè)級(jí) Agent 系統(tǒng)落地。

3.行業(yè)場(chǎng)景落地與創(chuàng)新

1)探索生成式 AI與 RAG的結(jié)合，提升垂直領(lǐng)域的知識(shí)推理能力。

2)跟蹤前沿技術(shù)，推動(dòng)技術(shù)方案的創(chuàng)新與落地。



任職要求

1.技術(shù)技能

1)模型開(kāi)發(fā):精通 Transformer 架構(gòu)，熟悉多模態(tài)模型、大語(yǔ)言模型,

2)工具鏈:熟練使用 PyTorch、TensorFlow、Transformers，掌握 Deepspeed、Magtran 等分布式訓(xùn)練工具。

3)算法優(yōu)化:熟悉 SFT、RLHF、LORA 等微調(diào)技術(shù)，具備模型壓縮等輕量化經(jīng)驗(yàn)。

4)分布式訓(xùn)練:了解 NCCL、Megatron-LM，有跨節(jié)點(diǎn)通信優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

2.項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

1)至少參與過(guò) 1 個(gè)完整的大模型項(xiàng)目(如預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、部署)

2)熟悉多模態(tài)數(shù)據(jù)處理流程，包括跨模態(tài)對(duì)齊、領(lǐng)域適配與模型壓縮全鏈路優(yōu)化

3) 有工業(yè)級(jí) Agent 系統(tǒng)落地經(jīng)驗(yàn)者加分。