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崗位職責(zé)
1.模型研發(fā)與優(yōu)化
（1）負(fù)責(zé)大語言模型（如NLP/CV/多模態(tài)等方向）的設(shè)計(jì)、開發(fā)與訓(xùn)練，優(yōu)化模型性能（如推理速度、準(zhǔn)確率、資源消耗等）；
（2）基于業(yè)務(wù)需求，開發(fā)特定領(lǐng)域的大模型解決方案（如文本生成、對話系統(tǒng)、圖像識別等）。
2.技術(shù)攻堅(jiān)與創(chuàng)新
（1）跟蹤前沿AI算法與技術(shù)（Transformer架構(gòu)、分布式訓(xùn)練、模型壓縮量化等），探索并落地技術(shù)突破；
（2）參與模型架構(gòu)設(shè)計(jì)，解決高復(fù)雜度算法問題（如模型并行訓(xùn)練、超大規(guī)模參數(shù)調(diào)優(yōu)等）；
（3）根據(jù)業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)大模型應(yīng)用的技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案，協(xié)助產(chǎn)品經(jīng)理規(guī)劃產(chǎn)品。
3.工程化與部署
（1）負(fù)責(zé)模型從實(shí)驗(yàn)室到生產(chǎn)環(huán)境的遷移，實(shí)現(xiàn)高效部署（GPU/CPU/邊緣計(jì)算等）；
（2）優(yōu)化模型推理效率，保障線上服務(wù)穩(wěn)定性與高并發(fā)處理能力。
4.數(shù)據(jù)驅(qū)動與質(zhì)量把控
（1）設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理流程，構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；
（2）通過A/B測試、模型評估指標(biāo)（如BLEU、ROUGE、F1-score等）持續(xù)提升模型效果。
5.團(tuán)隊(duì)協(xié)作與知識沉淀
（1）與產(chǎn)品、研發(fā)團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，推動AI技術(shù)落地；
（2）撰寫技術(shù)文檔，參與技術(shù)分享，推動團(tuán)隊(duì)技術(shù)能力提升。
6.任職要求
（1）計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、人工智能相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷；
（2）精通PyTorch/TensorFlow/DeepSpeed等深度學(xué)習(xí)框架，熟悉模型訓(xùn)練全流程；
深入理解Transformer架構(gòu)、BERT/GPT等預(yù)訓(xùn)練模型原理，有實(shí)戰(zhàn)調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)；
（3）熟悉分布式計(jì)算、GPU/CPU并行優(yōu)化，有大規(guī)模模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
（4）扎實(shí)的編程基礎(chǔ)（Python為主，C++/Java加分），熟悉Linux環(huán)境與Git協(xié)作；
有模型部署經(jīng)驗(yàn)（如TensorRT/ONNX/TF Serving），了解MLOps工具鏈優(yōu)先；
（5）具備NLP/CV/推薦系統(tǒng)任一領(lǐng)域?qū)崙?zhàn)經(jīng)驗(yàn)，有行業(yè)大模型應(yīng)用案例者優(yōu)先（如金融、醫(yī)療、自動駕駛等）。
（6）優(yōu)秀的邏輯思維與問題解決能力，能快速定位并解決復(fù)雜技術(shù)問題；
（7）良好的英文文獻(xiàn)閱讀與學(xué)術(shù)交流能力，持續(xù)關(guān)注AI領(lǐng)域前沿技術(shù)；
（8）主動溝通，責(zé)任心強(qiáng)，能在跨部門協(xié)作中高效推進(jìn)項(xiàng)目落地。