工作需求：
1.負責大模型(如GPT系列、LLaMA系列、StableDiffusion等)的本地化訓練、微調及部署，支持多硬件平臺(GPU/CPU/邊緣設備);
2.優(yōu)化模型訓練流程(數(shù)據(jù)處理、分布式訓練、混合精度訓練)，解決訓練中的性能瓶頸(如顯存占用、訓練速度);
3.實現(xiàn)模型的輕量化(量化、剪枝、蒸餾)與端側/邊緣側部署(如通過TensorRT、ONNX Runtime、TVM優(yōu)化推理效率)。
4.針對大模型的關鍵問題(如長文本建模、多模態(tài)對齊、推理效率)開展研究，提出改進方法并支持相關技術創(chuàng)新(如NeurIPS、ICML、CVPR、ACL、AAA等);
5.跟蹤大模型領域前沿動態(tài)(如最新論文、技術博客開源項目)，定期輸出技術調研報告;
任職要求：
1.學歷及工作經(jīng)驗:碩士及以上學歷，電子信息、人工智能、計算機科學與技術等相關專業(yè)，三年以上技術開發(fā)工作經(jīng)驗;
2.技術積累及工程能力:熟悉Python/C++編程，熟悉PyTorch/TensorFlow深度學習框架(至少精通其中一種)，熟悉模型訓練全流程(數(shù)據(jù)加載→模型構建→訓練→評估→部署);熟悉Hugging Face生態(tài)(Transformers庫Datasets、Tokenizers)，能快速復現(xiàn)開源大模型(如Llama-2、Mistral-7B)的基礎功能;