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【職責(zé)描述】： 1.模型開發(fā)與優(yōu)化： 主導(dǎo)AI大模型（大語言模型/視覺-語言模型）的架構(gòu)設(shè)計、訓(xùn)練調(diào)優(yōu)及部署落地，針對業(yè)務(wù)場景優(yōu)化模型性能（推理速度、內(nèi)存占用等），實現(xiàn)模型輕量化（如量化、剪枝、蒸餾），探索前沿技術(shù)（如MoE、RLHF、長上下文建模）提升模型效果； 負(fù)責(zé)大模型的預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)及遷移學(xué)習(xí)，結(jié)合業(yè)務(wù)需求進(jìn)行模型定制化開發(fā)，提升模型在特定場景下的表現(xiàn)。 2.算法研究與落地： 研發(fā)核心算法（如預(yù)訓(xùn)練、提示工程、模型對齊），解決實際業(yè)務(wù)中的技術(shù)瓶頸，設(shè)計高效的分布式訓(xùn)練方案（數(shù)據(jù)/模型并行），提升千億級參數(shù)模型的訓(xùn)練效率； 構(gòu)建自動化評估體系，量化模型在垂類場景中的表現(xiàn)，推動算法在搜索、推薦、對話等場景的落地。 3.工程化支持： 搭建高可用數(shù)據(jù)處理Pipeline（清洗、標(biāo)注、增強(qiáng)），開發(fā)模型服務(wù)框架，支持高并發(fā)推理及動態(tài)擴(kuò)縮容； 與產(chǎn)品團(tuán)隊協(xié)作，推動算法在業(yè)務(wù)場景中的落地，確保模型的高效部署和穩(wěn)定運行。 4.技術(shù)前瞻性探索： 跟蹤LLM、Agent、AIGC等領(lǐng)域最新進(jìn)展，主導(dǎo)技術(shù)選型，參與開源社區(qū)貢獻(xiàn)，推動內(nèi)部技術(shù)成果轉(zhuǎn)化； 探索大模型與AI應(yīng)用開發(fā)的前沿技術(shù)，推動技術(shù)創(chuàng)新和業(yè)務(wù)場景的結(jié)合。 【任職要求】： 1.學(xué)歷要求： 研究生及以上學(xué)歷，（特別優(yōu)秀的本科也可以考慮），計算機(jī)/數(shù)學(xué)/AI相關(guān)專業(yè)。 2.技術(shù)棧： 精通Python編程語言，熟練使用PyTorch、PaddlePaddle等深度學(xué)習(xí)框架，具備CUDA優(yōu)化經(jīng)驗； 深入理解Transformer、Diffusion等模型原理及實現(xiàn)細(xì)節(jié)，熟悉Megatron-LM、DeepSpeed、HuggingFace等開源生態(tài)； 熟悉大模型的訓(xùn)練、微調(diào)及部署流程，具備模型輕量化（如量化、剪枝、蒸餾）經(jīng)驗。 3.經(jīng)驗要求： 3年以上大模型實戰(zhàn)經(jīng)驗（需提供項目細(xì)節(jié)，如模型參數(shù)量、數(shù)據(jù)規(guī)模、性能指標(biāo)），有完整參與從0到1的大模型訓(xùn)練或產(chǎn)品算法落地案例； 具備大規(guī)模分布式訓(xùn)練經(jīng)驗，熟悉數(shù)據(jù)并行、模型并行等訓(xùn)練策略，能夠優(yōu)化千億級參數(shù)模型的訓(xùn)練效率。 4.能力要求： 具備技術(shù)抽象能力，能將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為可建模的算法問題，對技術(shù)敏感度高，能快速驗證新技術(shù)可行性； 具備跨團(tuán)隊協(xié)作經(jīng)驗，能清晰傳遞技術(shù)價值至非技術(shù)人員，推動技術(shù)成果在業(yè)務(wù)場景中的落地。