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1、參與大模型的架構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化，包括模型結(jié)構(gòu)選型、參數(shù)調(diào)整、性能提升等工作。 2、設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)算法，提升模型在自然語(yǔ)言處理、文本生成等任務(wù)中的準(zhǔn)確性和效率。 3、負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的預(yù)處理、清洗及標(biāo)注工作，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。 4、深入研究和理解大模型相關(guān)的前沿技術(shù)，如Transformer架構(gòu)、預(yù)訓(xùn)練模型等，并應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目中。 5、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理與預(yù)處理，從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。 6、使用深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch等）進(jìn)行模型的開(kāi)發(fā)與訓(xùn)練，不斷優(yōu)化模型的準(zhǔn)確性和效率。 7、跟蹤和分析模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能表現(xiàn)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并提出解決方案，持續(xù)改進(jìn)模型效果。 參與技術(shù)創(chuàng)新和研究工作，探索新的算法和技術(shù)方向，為公司的大模型技術(shù)發(fā)展提供前瞻性的思路和建議。 任職要求： 1、精通深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（LSTM、GRU）、Transformer等，對(duì)模型原理有深入理解。 熟練掌握至少一種深度學(xué)習(xí)框架，能夠獨(dú)立完成模型的開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)工作。 2、扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等，能夠運(yùn)用數(shù)學(xué)知識(shí)解決實(shí)際算法問(wèn)題。 精通Python編程，熟悉PyTorch或TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架。 3、理解大語(yǔ)言模型的工作原理，具備模型調(diào)優(yōu)、量化、剪枝等相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。 5、有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力，能夠獨(dú)立完成數(shù)據(jù)集的構(gòu)建與優(yōu)化。 6、對(duì)新技術(shù)有濃厚興趣，能夠快速學(xué)習(xí)并應(yīng)用最新的研究成果于實(shí)際項(xiàng)目中。