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崗位職責：
1、 模型架構(gòu)與開發(fā)
1）深入研究主流大語言模型架構(gòu)，如 Transformer 及其變體，依據(jù)項目需求進行定制化的架構(gòu)設(shè)計與優(yōu)化，以提升模型的性能與效率。
負責大語言模型核心代碼的編寫與調(diào)試，確保代碼的高質(zhì)量、高可讀性與可維護性，遵循最佳編程實踐與代碼規(guī)范。
訓練與優(yōu)化
2）主導大語言模型的訓練工作，涵蓋數(shù)據(jù)并行、模型并行等分布式訓練策略的實施，在大規(guī)模 GPU 集群上實現(xiàn)高效的模型訓練，縮短訓練周期。
運用各類優(yōu)化算法，如 Adam、Adagrad 等，對模型進行超參數(shù)調(diào)優(yōu)，通過持續(xù)的實驗與分析，提升模型的收斂速度與穩(wěn)定性，確保模型在復(fù)雜任務(wù)上的準確性與泛化能力。
2、推理與部署
1）針對不同的應(yīng)用場景與硬件平臺，如云端服務(wù)器、邊緣設(shè)備等，進行模型的推理優(yōu)化，采用模型量化、剪枝等技術(shù)，降低模型的內(nèi)存占用與推理延遲，提升推理效率。
負責將訓練好的大語言模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，與運維團隊協(xié)作，構(gòu)建穩(wěn)定、可靠的推理服務(wù)，保障服務(wù)的高可用性與高性能，能夠應(yīng)對高并發(fā)請求。
技術(shù)協(xié)作與創(chuàng)新
2）與算法研究團隊緊密合作，將最新的研究成果轉(zhuǎn)化為實際可應(yīng)用的模型與技術(shù)，推動大語言模型技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展。
3）與產(chǎn)品團隊溝通，理解業(yè)務(wù)需求，提供技術(shù)可行性方案，確保技術(shù)與業(yè)務(wù)的緊密結(jié)合，助力產(chǎn)品的功能迭代與優(yōu)化。
4）關(guān)注行業(yè)最新技術(shù)動態(tài)與研究成果，積極引入新的技術(shù)與方法，對現(xiàn)有開發(fā)流程與技術(shù)架構(gòu)進行持續(xù)改進與創(chuàng)新。
任職要求：
1、精通深度學習框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，熟練掌握其底層原理與高級應(yīng)用，能夠靈活運用框架實現(xiàn)復(fù)雜的模型架構(gòu)。
2、具備扎實的 Python 編程能力，熟悉常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法，能夠運用 Python 進行高效的數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)與調(diào)試。
3、深入理解大語言模型的原理、架構(gòu)與訓練方法，對 Transformer 架構(gòu)、注意力機制等有深刻認識，有基于開源模型（如 GPT、BERT 等）進行二次開發(fā)的經(jīng)驗。
4、熟悉分布式計算框架與技術(shù)，如 Horovod、MPI 等，能夠在多機多卡環(huán)境下進行分布式訓練任務(wù)的開發(fā)與調(diào)試。
5、能夠獨立分析與解決大語言模型開發(fā)過程中遇到的各種技術(shù)難題，如模型訓練不收斂、梯度消失 / 爆炸、內(nèi)存溢出等問題，具備良好的問題排查與調(diào)試能力。
6）對模型性能優(yōu)化有深入的理解與實踐經(jīng)驗，能夠通過算法優(yōu)化、代碼優(yōu)化、硬件資源調(diào)優(yōu)等手段提升模型的訓練與推理效率。
計算機科學、軟件工程、數(shù)學、統(tǒng)計學等相關(guān)碩士及以上學歷。具有博士學位，或具備實際落地的大語言模型應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗，如智能對話系統(tǒng)、文本生成、知識圖譜構(gòu)建等項目經(jīng)驗者優(yōu)先。