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1、負(fù)責(zé)大型自然語言處理和深度學(xué)習(xí)模型的研發(fā)和優(yōu)化；負(fù)責(zé)探索多模態(tài)大模型領(lǐng)域內(nèi)的最新研究成果和技術(shù)進(jìn)展，特別是視頻與圖像理解等領(lǐng)域的前沿技術(shù)，負(fù)責(zé)模型架構(gòu)設(shè)計與優(yōu)化等；
2、根據(jù)算法訓(xùn)練需求，設(shè)計數(shù)據(jù)采集流程，收集符合標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。以工程落地為導(dǎo)向，打造可快速適應(yīng)、快速落地的模型生產(chǎn)體系；
3、結(jié)合開發(fā)需求，設(shè)計并實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和一般深度模型以滿足SOTA任務(wù)需求，與大模型形成優(yōu)勢互補(bǔ)；
4、參與算法產(chǎn)品的度量，持續(xù)優(yōu)化模型效果并保證其在實(shí)際環(huán)境中的穩(wěn)定性；
5、與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)緊密合作，深刻理解并轉(zhuǎn)化業(yè)務(wù)需求，負(fù)責(zé)模型的分布式線上集成部署和性能優(yōu)化；
6、制定高質(zhì)量的產(chǎn)品設(shè)計與研發(fā)方案，規(guī)劃合理的迭代節(jié)奏；
7、保持對業(yè)界AI算法和應(yīng)用的廣泛了解，跟蹤最新進(jìn)展，持續(xù)提升平臺算法和模型競爭力。探索相關(guān)領(lǐng)域的各種前沿問題，推動領(lǐng)域科研創(chuàng)新。