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崗位職責(zé)
研究與開(kāi)發(fā)：
負(fù)責(zé)大模型架構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練優(yōu)化及推理加速。
探索大模型在新場(chǎng)景中的應(yīng)用，如對(duì)話系統(tǒng)、文本生成、圖像理解等。
研究大模型的擴(kuò)展性、魯棒性和可解釋性。
算法優(yōu)化：
優(yōu)化大模型的訓(xùn)練效率，減少計(jì)算資源消耗。
提升模型推理速度，降低延遲。
數(shù)據(jù)管理：
設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)處理和增強(qiáng)方法，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。
研究數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)，確保數(shù)據(jù)安全。
跨領(lǐng)域合作：
與產(chǎn)品、工程團(tuán)隊(duì)協(xié)作，推動(dòng)大模型技術(shù)落地。
參與學(xué)術(shù)交流，發(fā)表高水平論文，提升公司技術(shù)影響力。
技術(shù)前瞻：
跟蹤大模型領(lǐng)域的最新進(jìn)展，保持技術(shù)領(lǐng)先。
探索大模型與其他技術(shù)的結(jié)合，如強(qiáng)化學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
任職要求
教育背景：
計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)博士學(xué)歷。
技術(shù)能力：
精通機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，熟悉主流框架（如TensorFlow、PyTorch）。
具備大模型訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)，熟悉分布式訓(xùn)練和推理加速技術(shù)。
熟悉自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)或多模態(tài)學(xué)習(xí)。
研究能力：
有高水平論文發(fā)表或參與過(guò)大型科研項(xiàng)目。
具備獨(dú)立研究和解決問(wèn)題的能力。
軟技能：
良好的溝通和團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。
強(qiáng)烈的責(zé)任心和自我驅(qū)動(dòng)力