崗位職責:
收集和處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集,以滿足模型的輸入和輸出需求
使用先進的優(yōu)化技術(shù),提高模型的訓練速度和效果
評估和分析模型的性能、魯棒性、可解釋性和可擴展性
跟蹤和掌握最新的大模型研究進展和趨勢
負責AIGC相關(guān)研究包括但不限于大模型訓練、微調(diào)、提示詞工程等在開源的LLM等語言大模型、新的圖像生成模型如diffusion models、多模態(tài)生成模型等研發(fā)工作;
負責研發(fā)布署相關(guān)細節(jié),如指定場景的優(yōu)化提示詞與提供內(nèi)部文檔庫使得模型行為符合場景要求、根據(jù)特別場景的模型微調(diào)、模型蒸餾與量化、圖像生成模型針對特別場景的客制化等。
任職要求:
1、教育背景與專業(yè)技能: 計算機科學、人工智能、機器學習等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學歷,具有扎實的理論基礎(chǔ)和實踐經(jīng)驗。
2、工作經(jīng)驗與技術(shù)棧: 至少有2年以上NLP領(lǐng)域相關(guān)工作經(jīng)驗,熟悉Transformer架構(gòu),具備Bert、GPT、T5等大型預(yù)訓練模型的應(yīng)用經(jīng)驗。
3、情感分析與知識圖譜構(gòu)建: 具備情感分析系統(tǒng)的搭建和維護經(jīng)驗,了解如何構(gòu)建、維護和應(yīng)用知識圖譜于實際產(chǎn)品中。
4、語音識別與信號處理: 掌握語音識別的基本原理和技術(shù),包括特征提取、聲學建模、語言模型以及喚醒詞識別等關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)。
5、模型微調(diào)與遷移學習: 熟悉模型微調(diào)和遷移學習方法,在特定任務(wù)上能夠快速調(diào)整和優(yōu)化現(xiàn)有模型以滿足特定應(yīng)用場景的需求。
6、編程與工具使用: 精通Python編程,熟悉深度學習框架如TensorFlow、PyTorch,以及數(shù)據(jù)處理庫如Pandas、NumPy等。
7、硬件資源優(yōu)化意識: 了解嵌入式系統(tǒng)特性,具有將復(fù)雜模型部署到低功耗嵌入式平臺上的實戰(zhàn)經(jīng)驗。
8、團隊協(xié)作與溝通能力: 良好的跨團隊協(xié)作能力,能有效與前端、后端開發(fā)、嵌入式開發(fā)、產(chǎn)品經(jīng)理等角色協(xié)同工作,共同推進項目的順利實施。