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一、崗位職責(zé)：
1. 負(fù)責(zé)小規(guī)模模型的訓(xùn)練、優(yōu)化與評估，提升模型在特定業(yè)務(wù)場景下的效果與效率。
2. 開展大語言模型（LLM）和多模態(tài)模型的微調(diào)（Fine-tuning、LoRA、PEFT 等），滿足業(yè)務(wù)定制化需求。
3. 搭建并維護(hù)模型訓(xùn)練與微調(diào)的工程環(huán)境（分布式訓(xùn)練框架、GPU 調(diào)度、模型版本管理）。
4. 研究主流開源模型（如 Qwen、LLaMA、Mistral、DeepSeek 等）的訓(xùn)練方法與調(diào)優(yōu)策略，并結(jié)合業(yè)務(wù)進(jìn)行應(yīng)用。
對接數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，參與數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注、增強(qiáng)與構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。
5. 負(fù)責(zé)模型上線前的效果評估與優(yōu)化，包括推理速度、內(nèi)存占用、穩(wěn)定性與魯棒性。
6. 撰寫技術(shù)文檔，沉淀最佳實(shí)踐，推動團(tuán)隊(duì)在 AI 模型研發(fā)方面的技術(shù)積累。
二、任職要求：
1. 計(jì)算機(jī)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，本科及以上學(xué)歷，碩士/博士優(yōu)先。
2. 具備 LLM 微調(diào)經(jīng)驗(yàn)，了解 LoRA、QLoRA、RAG、知識蒸餾等方法。
熟練掌握常用數(shù)據(jù)處理工具（Pandas、NumPy）與數(shù)據(jù)清洗增強(qiáng)方法。
3. 有大規(guī)模 GPU 集群或高性能計(jì)算環(huán)境下的模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
4. 具備良好的代碼能力，熟悉 Python/C++，有工程化能力（FastAPI、LangChain 優(yōu)先）。
5. 關(guān)注 AI 領(lǐng)域前沿研究，具備快速學(xué)習(xí)與落地能力，良好的溝通與團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。
三、加分項(xiàng)：
有開源項(xiàng)目貢獻(xiàn)或個(gè)人研究成果。
有財(cái)務(wù)行業(yè) AI 應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。
熟悉向量數(shù)據(jù)庫（Milvus、Faiss）、知識庫構(gòu)建與 RAG 應(yīng)用落地。