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工作職責(zé):（可遠(yuǎn)程面試） 1. 部署和實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型推理，包括主流模型如llama、Qwen、Stable diffusion等。 2. 負(fù)責(zé)模型推理加速的實(shí)現(xiàn)，包括但不限于使用流行的模型推理加速框架。 3. 探索和開(kāi)發(fā)自研的加速框架，以滿(mǎn)足特定業(yè)務(wù)需求。 4. 對(duì)主流機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)特定的應(yīng)用場(chǎng)景。 5. 與算法科學(xué)家、軟件工程師和產(chǎn)品經(jīng)理合作，確保模型的有效集成和部署。 6. 跟蹤最新的機(jī)器學(xué)習(xí)研究和技術(shù)趨勢(shì)，將其應(yīng)用于產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中。 任職要求: - 計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域本科以上學(xué)歷學(xué)位。 - 至少3年的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的工作經(jīng)驗(yàn)。 - 熟練掌握Python編程語(yǔ)言，以及相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)和框架（如TensorFlow, PyTorch等）。 - 熟悉至少一種主流的模型推理加速框架（如TensorRT, Vllm等）。了解關(guān)于模型推理加速的基本概念和原理，如量化、KVcache等。 - 有使用現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)工作流和工具的經(jīng)驗(yàn)，包括模型訓(xùn)練、評(píng)估和部署。 加分項(xiàng): - 有參與開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)或在頂級(jí)會(huì)議發(fā)表相關(guān)研究論文。 - 熟悉分布式系統(tǒng)、容器化和集群技術(shù)(如 Kubernetes, Docker)，有實(shí)際在生產(chǎn)環(huán)境中操作的經(jīng)驗(yàn)。 - 在模型可解釋性、魯棒性或模型調(diào)優(yōu)方面有相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，具備解決實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中模型性能與公平性問(wèn)題的能力。