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崗位職責(zé)
1.參與行業(yè)垂直大模型的研發(fā)、優(yōu)化與部署，包括數(shù)據(jù)清理、訓(xùn)練方案設(shè)計(jì)、模型評(píng)估等。
2. 結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，探索大模型在NLP等領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用（如對(duì)話系統(tǒng)、內(nèi)容生成、知識(shí)推理等）。
3. 協(xié)助團(tuán)隊(duì)完成數(shù)據(jù)處理、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、效果評(píng)估及技術(shù)文檔撰寫。
4. 跟進(jìn)AI領(lǐng)域前沿技術(shù)，參與技術(shù)方案調(diào)研與原型開(kāi)發(fā)。
職位要求
學(xué)歷專業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科及以上在校生。
技術(shù)能力：
1.熟練掌握Python編程，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架。
2.了解大模型基本原理（如Transformer、BERT、GPT系列等），有相關(guān)項(xiàng)目或論文經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
3.扎實(shí)的數(shù)學(xué)與算法基礎(chǔ)，熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)常見(jiàn)模型及優(yōu)化方法。
加分項(xiàng)：
1.有大模型預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、部署經(jīng)驗(yàn)，或參與過(guò)相關(guān)競(jìng)賽/開(kāi)源項(xiàng)目。
2.熟悉分布式訓(xùn)練、模型壓縮、Prompt Engineering等技術(shù)。
3.具備較強(qiáng)的英文論文閱讀能力或算法復(fù)現(xiàn)能力。
其他：對(duì)AI技術(shù)有熱情，具備快速學(xué)習(xí)能力，責(zé)任心強(qiáng)，能適應(yīng)團(tuán)隊(duì)協(xié)作。