1.提供 AI模型技術(shù)路線與研發(fā)策略制定，評(píng)估不同任務(wù)的技術(shù)選型:2.指導(dǎo)模型研發(fā)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行訓(xùn)練計(jì)劃、算法調(diào)優(yōu)與推里優(yōu)化設(shè)計(jì):參與模型周測(cè)架構(gòu)演進(jìn)、壓縮部署方案設(shè)計(jì)與性3.市核核心模型研發(fā)工作，推動(dòng)模型工程化與可持續(xù)迭代優(yōu)。4.協(xié)助制定模型評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)與測(cè)試框架，提供專家級(jí)技術(shù)支持

1.深入理解 Transformer 架構(gòu)、預(yù)訓(xùn)練技術(shù)及主流 Al框架(如 PyTorch):2.熟悉自然語言處理、多模態(tài)融合、圖像識(shí)別、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等典型 AI任務(wù);3.掌握參數(shù)高效微調(diào)方法(LORA、Prompt Tuning、Adapter等)與推理加速技術(shù)4.熟悉大規(guī)模模型訓(xùn)練流程,具備模型安全性、穩(wěn)定性、可解釋性方面的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)5.有高性能計(jì)算、算法優(yōu)化或 AI 工程落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。