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【崗位職責】 1. 大模型應用開發(fā) - 參與大模型（如LLM、多模態(tài)模型）在NLP、CV等領域的應用落地，設計并優(yōu)化業(yè)務場景解決方案。 - 負責模型推理效率優(yōu)化、部署及線上問題排查。 2. 數(shù)據(jù)處理與挖掘 - 完成大規(guī)模數(shù)據(jù)的清洗、標注、特征工程及質(zhì)量評估，支撐模型訓練需求。 - 探索數(shù)據(jù)增強、數(shù)據(jù)合成等技術(shù)提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。 3. 模型微調(diào)和訓練 - 參與模型的微調(diào)、優(yōu)化及迭代，提升模型性能與泛化能力。 - 跟蹤前沿技術(shù)，探索模型架構(gòu)改進及訓練策略優(yōu)化。 4. 技術(shù)協(xié)作與文檔 - 與算法、產(chǎn)品、工程團隊緊密合作，推動項目高效落地。 - 編寫技術(shù)文檔，沉淀開發(fā)經(jīng)驗與方法論。 【任職要求】 計算機、人工智能、電子信息等相關(guān)專業(yè)。 2. 專業(yè)技能 - 熟悉Python編程語言，掌握PyTorch/TensorFlow等深度學習框架。 - 了解NLP、CV等領域的基礎算法，具備數(shù)據(jù)預處理、模型訓練調(diào)優(yōu)經(jīng)驗。 - 熟悉Linux環(huán)境，掌握Git、Docker等工具鏈。 3. 加分項 - 有大模型微調(diào)、部署或開源社區(qū)貢獻經(jīng)驗者優(yōu)先。 - 熟悉分布式計算框架（如Spark、Dask）或模型壓縮技術(shù)者優(yōu)先。 - 參與過Kaggle競賽、頂會論文發(fā)表或開源項目者優(yōu)先。