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【崗位職責(zé)】
1.參與公司產(chǎn)品相關(guān)的大模型（如NLP/CV多模態(tài)模型）微調(diào)方案設(shè)計與優(yōu)化，探索模型在垂直場景的高效適配。
2.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注、增強(qiáng)及Prompt工程，提升微調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量與模型效果。
3.實現(xiàn)輕量化微調(diào)技術(shù)（如LoRA、Adapter、P-Tuning等），優(yōu)化訓(xùn)練效率與資源消耗。
4.跟蹤大模型領(lǐng)域前沿技術(shù)（如模型壓縮、分布式訓(xùn)練、RLHF等），完成技術(shù)調(diào)研與實驗驗證。
配合團(tuán)隊完成模型部署與效果評估，輸出技術(shù)文檔及預(yù)研報告。
【職位要求】
教育背景：
計算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)碩士在讀
知識技能：
1.熟練掌握Python，熟悉PyTorch/TensorFlow框架，具備扎實的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)。
2.熟悉Transformer架構(gòu)及主流大模型（如BERT、GPT、LLaMA、CLIP、DeepSeek等），理解預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)技術(shù)范式。
3.具備NLP/CV領(lǐng)域基礎(chǔ)任務(wù)經(jīng)驗（如文本生成、分類、圖像理解等），有相關(guān)競賽經(jīng)歷者優(yōu)先。
學(xué)習(xí)能力：
對AI技術(shù)有強(qiáng)烈興趣，能快速復(fù)現(xiàn)論文、跟進(jìn)領(lǐng)域動態(tài)（如Agent技術(shù)、MoE架構(gòu)等）。