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崗位職責：1、參與語言/多模態(tài)大模型的架構(gòu)設(shè)計、訓練優(yōu)化（如預(yù)訓練、微調(diào)、蒸餾、量化等）及性能提升，探索分布式訓練、推理加速等技術(shù)；
2、從數(shù)據(jù)處理、模型訓練到部署落地的全流程開發(fā)，負責數(shù)據(jù)清洗、模型訓練（預(yù)訓練/指令微調(diào)）、推理部署全流程，解決顯存優(yōu)化、吞吐量提升等工程問題；
3、跟進大模型領(lǐng)域最新成果（如Transformer架構(gòu)、自監(jiān)督學習、多模態(tài)對齊等），推動技術(shù)創(chuàng)新與業(yè)務(wù)場景結(jié)合。研究大模型壓縮技術(shù)（如量化、蒸餾）、多模態(tài)對齊方案，提升模型在邊緣設(shè)備的運行效率；
4、團隊合作，解決模型訓練穩(wěn)定性、效率及實際應(yīng)用中的技術(shù)問題。
崗位要求：1、計算機科學、人工智能、軟件工程等相關(guān)專業(yè)；
2、熟練使用Python/Java，掌握PyTorch/TensorFlow框架，熟悉Git等開發(fā)工具；
3、深入理解Transformer、DeepSeek、LLaMA等模型架構(gòu)，掌握注意力優(yōu)化、位置編碼等核心模塊實現(xiàn)；
4、有開源大模型項目經(jīng)驗（如LLaMA、ChatGLM、InternLM等）或分布式訓練框架（Megatron、DeepSpeed）使用經(jīng)驗優(yōu)先；
5、熟悉大模型訓練全流程，包括數(shù)據(jù)清洗、預(yù)訓練、指令微調(diào)、模型評估等；
6、了解大模型推理優(yōu)化工具（如vLLM、TensorRT）、多模態(tài)模型（如CLIP、LLaVA）或輕量化技術(shù)（如QLoRA）。
加分項：1、有AI領(lǐng)域研究經(jīng)驗的論文發(fā)表者，或參與過具身智能、機器人控制等跨領(lǐng)域項目；
2、ACM/NOI獲獎、Kaggle競賽排名靠前，或在Hugging Face等平臺有開源項目貢獻；
3、較強的邏輯思維、溝通能力及技術(shù)熱情，能快速學習新技術(shù)并解決復(fù)雜問題。