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文字大模型算法工程師
學(xué)歷要求
計算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。
崗位職責(zé)
1. 大模型預(yù)訓(xùn)練與持續(xù)學(xué)習(xí)： 參與從零開始或基于開源基座模型的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練工作，研究包括模型架構(gòu)、訓(xùn)練穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)配比等關(guān)鍵問題。
2. 指令微調(diào)與對齊技術(shù)： 負(fù)責(zé)和應(yīng)用指令微調(diào)、人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)、DPO等對齊技術(shù)，提升模型的理解、推理和對話能力，使其更安全、有用、符合人類價值觀。
3. 模型壓縮與推理優(yōu)化： 研究和應(yīng)用模型量化、剪枝、蒸餾等技術(shù)，優(yōu)化大模型的推理效率與成本，推動模型在真實業(yè)務(wù)場景中的落地。
4. 創(chuàng)新研究與技術(shù)攻關(guān)： 緊跟學(xué)術(shù)前沿，探索大模型在長文本理解、復(fù)雜推理、多模態(tài)、Agent等方向的新能力，并將研究成果轉(zhuǎn)化為實際應(yīng)用。
5. 數(shù)據(jù)體系建設(shè)： 參與構(gòu)建高質(zhì)量、多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)體系，包括數(shù)據(jù)爬取、清洗、去重、標(biāo)注及合成。
崗位要求
技術(shù)基礎(chǔ)
扎實的編程基礎(chǔ)，精通Python，熟練掌握PyTorch或TensorFlow等至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架。
對深度學(xué)習(xí)、自然語言處理有深刻理解，熟悉Transformer架構(gòu)及其變體。
大模型經(jīng)驗
具備大語言模型相關(guān)項目經(jīng)驗，深入理解主流模型的原理和技術(shù)細(xì)節(jié)。
擁有以下至少一個方向的實踐經(jīng)驗：
預(yù)訓(xùn)練：實際參與過百億參數(shù)以上模型的預(yù)訓(xùn)練或持續(xù)預(yù)訓(xùn)練。
微調(diào)與對齊：熟練使用LoRA、QLoRA、RLHF等技術(shù)對大型模型進(jìn)行微調(diào)。
推理優(yōu)化：有使用工具進(jìn)行模型部署和優(yōu)化的經(jīng)驗。
工程能力
具備優(yōu)秀的代碼能力和工程習(xí)慣，能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和分布式訓(xùn)練環(huán)境下的復(fù)雜問題。
思維特質(zhì)
擁有出色的分析問題和解決問題的能力，對技術(shù)有強(qiáng)烈的好奇心和驅(qū)動力，具備良好的團(tuán)隊協(xié)作精神。