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【崗位職責(zé)】
1. 負(fù)責(zé)大模型訓(xùn)練研發(fā)，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，運(yùn)用SFT、RLHF等技術(shù)對(duì)大模型進(jìn)行微調(diào)，滿(mǎn)足大模型領(lǐng)域場(chǎng)景落地需求；
2. 負(fù)責(zé)大模型推理優(yōu)化，運(yùn)用prompt工程、模型蒸餾、推理加速、超長(zhǎng)上下文等技術(shù)，優(yōu)化大模型性能，提升大模型落地成效；
3. 負(fù)責(zé)大模型安全研究，降低大模型輸出幻覺(jué)，提高大模型安全性及穩(wěn)定性，解決大模型可控可信度不足問(wèn)題；
4. 參與大模型產(chǎn)品化落地，提供大模型產(chǎn)品化、公有云和私有云落地方案。

【任職要求】
1. 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)碩士及以上學(xué)歷，且有良好的代碼開(kāi)發(fā)能力；
2. 精通主流的大模型調(diào)優(yōu)技術(shù)，如Prefix Tuning/Prompt Tuning/LoRA/RL等；
3. 熟悉主流大模型，如DeepSeek/GPT4/LLaMA/GLM/Qwen/Baichuan；
4. 熟練掌握主流深度學(xué)習(xí)框架Pytorch/Tensorflow/MindSpore，大模型訓(xùn)練框架Megatron-LM/Deepspeed等多機(jī)多卡方案；
5. 熟悉常見(jiàn)的模型加速和小型化技術(shù)，如量化/剪枝/蒸餾等；
6. 有百億/千億參數(shù)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)先。