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崗位職責(zé):
1. 大模型技術(shù)落地應(yīng)用
負(fù)責(zé)將大模型技術(shù)（如多模態(tài)、生成式模型、強(qiáng)化學(xué)習(xí)）應(yīng)用于電力垂直領(lǐng)域，設(shè)計可規(guī)模復(fù)制的解決方案。
推動大模型在智能客服、自動化流程等場景的工程化落地，提升圖像識別準(zhǔn)確率，優(yōu)化模型推理效率與準(zhǔn)確性。
2. 算法研發(fā)與優(yōu)化
負(fù)責(zé)圖像相關(guān)算法的研究，包括但不限于檢測、分類、分割、景深估計、虛化渲染、圖像增強(qiáng)等，配合團(tuán)隊完成圖像處理相關(guān)的研發(fā)工作；
主導(dǎo)大模型預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方向的技術(shù)攻關(guān)，實(shí)現(xiàn)事圖片語義理解、數(shù)據(jù)推理，并進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)提升模型性能。
結(jié)合國產(chǎn)AI芯片及深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch、Megatron）進(jìn)行模型適配與優(yōu)化，支持私有化部署。
3. 數(shù)據(jù)與工程管理
構(gòu)建高質(zhì)量多模態(tài)數(shù)據(jù)集，制定數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注及增強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量。
負(fù)責(zé)模型評估與測試，設(shè)計和執(zhí)行實(shí)驗(yàn)，評估和比較不同算法或模型的性能，編寫單元測試和集成測試，確保算法的正確性和穩(wěn)定性；
協(xié)調(diào)團(tuán)隊完成模型訓(xùn)練、調(diào)參、評估及部署全流程，保障系統(tǒng)穩(wěn)定性與可擴(kuò)展性。
4. 創(chuàng)新與技術(shù)研究
跟蹤大模型前沿技術(shù)（如動態(tài)路由、模型壓縮），探索其在行業(yè)中的創(chuàng)新應(yīng)用。
任職要求:
1. 學(xué)歷與經(jīng)驗(yàn)
計算機(jī)科學(xué)、人工智能或相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學(xué)歷（博士優(yōu)先），3-4年AI研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，1年以上大模型相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。
2. 技術(shù)能力
熟悉Linux開發(fā)環(huán)境，熟悉MXNet/Caffe/Tensorflow/Torch等深度學(xué)習(xí)框架者優(yōu)先；
熟悉多模態(tài)技術(shù)（圖像/視頻理解生成）、檢索增強(qiáng)（RAG）、函數(shù)調(diào)用（FunctionCall）等方向，有實(shí)際項目落地經(jīng)驗(yàn)。
具備算法開發(fā)實(shí)現(xiàn)能力，熟悉C/C++、CUDA、Matlab、Python等編程語言；
具備芯片適配、模型壓縮或私有化部署經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
3. 工程與協(xié)作能力
具備優(yōu)秀的問題分析與解決能力，能獨(dú)立完成算法模塊設(shè)計、測試及優(yōu)化。
良好的團(tuán)隊協(xié)作與溝通能力，能跨部門推動技術(shù)落地。
4. 附加要求
發(fā)表過CVPR/ECCV/ICCV/NIPS/ICML等AI領(lǐng)域頂級會議文章優(yōu)先。有高質(zhì)量論文、開源項目或行業(yè)標(biāo)桿案例者優(yōu)先。
自驅(qū)力強(qiáng)，注重結(jié)果導(dǎo)向，具備創(chuàng)新思維與抗壓能力。