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經(jīng)驗：有過行業(yè)軟件（教育、醫(yī)療、金融等）AI大模型的訓(xùn)練，toB產(chǎn)品；深度理解和應(yīng)用大模型（大語言模型、語言模型、視頻模型/聞聲視頻）的訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)， 崗位職責(zé)： 1、負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)清洗、特征計算、模型訓(xùn)練及預(yù)測的開發(fā)工作； 2、負(fù)責(zé)包括大語言模型在內(nèi)的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理的性能優(yōu)化工作； 3、負(fù)責(zé)將 AI 技術(shù)落地到商業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的開發(fā)工作。 任職要求： 1、AI開源技術(shù)研究與應(yīng)用 （1）熱愛研究AI開源技術(shù)，對開源社區(qū)有深入的了解，如熟悉常見的開源項目、社區(qū)文化和協(xié)作模式。 （2）能夠熟練掌握并深入分析至少一種主流的AI開源框架（如TensorFlow、PyTorch等），了解其架構(gòu)、算法原理及優(yōu)化策略。 （3）具備將AI開源技術(shù)實(shí)際應(yīng)用到具體項目中的能力，包括但不限于數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建、訓(xùn)練和優(yōu)化等環(huán)節(jié)。 （4）有成功的開源項目貢獻(xiàn)經(jīng)驗（如提交代碼、解決問題、參與文檔編寫等）者優(yōu)先。 （5）熟悉Milvus、Faiss、ScaNN等任意一種向量數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品及應(yīng)用。 2、RAG、Agent與開源大模型相關(guān) （1）深入理解RAG（檢索增強(qiáng)生成）技術(shù)，包括其原理、優(yōu)勢以及適用場景，能夠構(gòu)建和優(yōu)化RAG系統(tǒng)。 （2）熟悉Agent（智能體）概念和相關(guān)技術(shù)，了解Agent的架構(gòu)設(shè)計、決策機(jī)制以及在不同任務(wù)中的應(yīng)用方式。 （3）對LLaMA 3或DeepSeek任意一種開源大模型有深入的了解，包括其模型結(jié)構(gòu)、預(yù)訓(xùn)練方法、微調(diào)技術(shù)以及與其他模型相比的特點(diǎn)，能夠進(jìn)行基于開源大模型的模型部署與應(yīng)用開發(fā)。 3、部署與轉(zhuǎn)化能力 （1）熟練掌握將AI模型部署到不同環(huán)境（如云平臺、本地服務(wù)器、邊緣設(shè)備等）的技術(shù)，熟悉相關(guān)的部署工具和框架（如Docker、Kubernetes等）。 （2）能夠針對實(shí)際業(yè)務(wù)需求，將AI技術(shù)成果轉(zhuǎn)化為可落地的產(chǎn)品或服務(wù)，具備從原型到產(chǎn)品化的全流程經(jīng)驗者優(yōu)先。 （3）了解模型優(yōu)化在實(shí)際部署中的重要性，掌握模型量化、剪枝等優(yōu)化技術(shù)以提高模型在特定硬件上的運(yùn)行效率。 4、計算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)、電子工程等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先考慮。