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一、 崗位職責(zé)
1、 負(fù)責(zé)垂類大模型的架構(gòu)設(shè)計(jì)與開發(fā)，優(yōu)化模型訓(xùn)練效率及性能，解決高并發(fā)、分布式訓(xùn)練等技術(shù)挑戰(zhàn)；
2、 基于業(yè)務(wù)場景設(shè)計(jì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)方案，推動(dòng)大模型在實(shí)驗(yàn)室領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用落地；
3、 主導(dǎo)模型預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)及強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略（如PPO、DQN等）的工程實(shí)現(xiàn)，提升模型在垂直場景的效果；
4、 探索前沿技術(shù)（如模型壓縮、多模態(tài)融合），優(yōu)化資源利用率并降低推理成本；
5、 與應(yīng)用領(lǐng)域?qū)＜覅f(xié)作，將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案，確保模型與應(yīng)用場景深度適配。
二、 崗位要求
1、 計(jì)算機(jī)科學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域的本科及以上學(xué)歷，三年以上工作經(jīng)驗(yàn)。
2、 熟悉主流大模型架構(gòu)（如Transformer、BERT、GPT、T5等）及其變體。
3、 有深度學(xué)習(xí)模型部署和優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)，精通PyTorch、TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架。
4、 熟悉經(jīng)典視覺模型（如ResNet、YOLO、UNet、ViT等）及其應(yīng)用場景，熟悉OpenCV、CUDA、TensorRT等工具。
5、 具有垂直場景落地實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，了解大模型應(yīng)用開發(fā)（如基于GPT API的場景適配）者優(yōu)先。