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崗位職責： 1.負責設計和開發(fā)先進的大模型架構，包括但不限于基于 Transformer、圖神經網絡等前沿技術的架構，以滿足自然語言處理、計算機視覺、多模態(tài)等領域的復雜應用需求； 2.根據(jù)項目需求和數(shù)據(jù)特點，進行技術選型，包括選擇合適的神經網絡層、激活函數(shù)、注意力機制等組件，優(yōu)化模型的性能和效率； 3.建立和完善大模型的性能評估體系，使用多種評估指標（如準確率、召回率、F1 值、困惑度、BLEU 等）對模型進行全面評估； 4.根據(jù)評估結果，深入分析模型的瓶頸和問題，提出有效的改進方案，如調整模型架構、增加數(shù)據(jù)規(guī)模或改進數(shù)據(jù)質量等，持續(xù)提升模型性能； 5.編寫詳細的技術文檔，包括模型架構圖、設計思路、技術選型依據(jù)、訓練和評估過程等，為模型的維護、改進和后續(xù)開發(fā)提供清晰的指導； 6.領導交辦的其他工作。 任職資格： 1.計算機科學、數(shù)學、電子工程等相關專業(yè)碩士研究生以上學歷。中共黨員優(yōu)先。 2.具有 7 年以上大模型架構設計或相關深度學習架構設計工作經驗。 3.參與過至少兩個以上大型的大模型項目，有從模型架構設計、訓練到實際業(yè)務應用的完整流程經驗。 4.精通 Python、C++ 等編程語言，熟練掌握常用的深度學習框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。 5.深入理解各種深度學習模型架構，特別是大模型架構（如 GPT、BERT 等）的原理和設計思想。掌握模型壓縮、量化、分布式訓練等相關技術，能夠對大模型進行性能優(yōu)化和部署。 6.熟悉機器學習和深度學習的基本算法，有數(shù)據(jù)處理、特征工程和大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練的經驗。了解數(shù)據(jù)結構和算法在大模型訓練和優(yōu)化中的應用，能夠設計高效的數(shù)據(jù)處理流程。