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學(xué)歷背景：
計(jì)算機(jī)、NLP、AI相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷
崗位職責(zé)：
參與AI算法預(yù)研、選型、設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，覆蓋機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。
針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如NLP、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、推薦系統(tǒng)、預(yù)測(cè)模型等）開(kāi)發(fā)高效算法，優(yōu)化模型性能。
參與大模型（LLM）的微調(diào)（Fine-tuning）、壓縮（Quantization/Pruning）與適配優(yōu)化。
探索大模型與業(yè)務(wù)場(chǎng)景的融合方案（如長(zhǎng)文本處理、多模態(tài)交互、領(lǐng)域知識(shí)增強(qiáng)）。
技術(shù)能力：
精通Python/C++，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架。
深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)理論（如概率統(tǒng)計(jì)、優(yōu)化方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)）。
精通大模型工具鏈：Hugging Face Transformers、LangChain、RLHF框架。
熟悉大模型優(yōu)化技術(shù)：LoRA、QLoRA、量化感知訓(xùn)練（Quantization-Aware Training）。
有分布式訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)（如Megatron-LM、DeepSpeed）或推理加速（如ONNX Runtime）者優(yōu)先。
項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：
至少1-2年工業(yè)級(jí)AI算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
主導(dǎo)過(guò)完整算法生命周期項(xiàng)目（從數(shù)據(jù)清洗到模型上線）。
主導(dǎo)過(guò)大模型落地項(xiàng)目（如對(duì)話系統(tǒng)、文檔處理工具、代碼生成等）。