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崗位職責(zé) 1. 負(fù)責(zé)預(yù)訓(xùn)練大模型（如 LLM、CV、多模態(tài)等）的微調(diào)（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）及性能優(yōu)化，提升模型在垂直領(lǐng)域的表現(xiàn)。 2. 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)高效的微調(diào)方案（如 LoRA、Adapter、P-Tuning 等參數(shù)高效方法），降低訓(xùn)練成本。 3. 針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如對(duì)話系統(tǒng)、搜索推薦、AIGC 等）進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注及增強(qiáng)，構(gòu)建高質(zhì)量微調(diào)數(shù)據(jù)集。 4. 監(jiān)控模型微調(diào)后的線上表現(xiàn)，持續(xù)迭代優(yōu)化效果與推理效率。 任職要求 硬性要求 技術(shù)背景 ? 碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，3 年以上算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。 ? 熟練掌握 PyTorch/TensorFlow 框架，熟悉 Hugging Face、LangChain 等生態(tài)工具。 ? 深入理解 Transformer/BERT/GPT 等模型架構(gòu)，熟悉微調(diào)全流程（數(shù)據(jù)→訓(xùn)練→部署）。 ? 熟悉分布式訓(xùn)練（Deepspeed/FSDP）、量化推理（GGML/vLLM）等優(yōu)化技術(shù)。 領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn) ? 有 NLP/CV/ 多模態(tài)模型微調(diào)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，如： ? NLP：文本生成、分類、信息抽取等任務(wù)微調(diào)； ? CV：圖像生成、目標(biāo)檢測(cè)等模型適配。 ? 熟悉常見微調(diào)技術(shù)（如全參數(shù)微調(diào)、LoRA、QLoRA 等）及適用場(chǎng)景。 工程能力 ? 熟練使用 Linux 開發(fā)環(huán)境，具備 CUDA 加速和模型部署（ONNX/TensorRT）經(jīng)驗(yàn)。 ? 熟悉 Git、CI/CD 及 MLOps 流程（如 MLflow/Kubeflow）。 加分項(xiàng) ? 發(fā)表過(guò)微調(diào)相關(guān)頂會(huì)論文（如 ACL、CVPR、ICLR 等）； ? 熟悉大模型評(píng)估方法（如 HELM、Open LLM Leaderboard）； ? 有云平臺(tái)（AWS/Azure/ 阿里云）GPU 集群訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)； ? 掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)齊技術(shù)（如 RLHF、DPO）。 軟性要求 ? 對(duì) AI 技術(shù)有強(qiáng)烈熱情，能快速學(xué)習(xí)并解決復(fù)雜問題； ? 良好的溝通能力，能與數(shù)據(jù)、產(chǎn)品等多團(tuán)隊(duì)協(xié)作。