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1.負(fù)責(zé)基于開源大模型進(jìn)行領(lǐng)域適配和指令微調(diào)。設(shè)計(jì)和實(shí)施高效的微調(diào)策略（如LoRA, QLoRA, P-Tuning等），以提升模型在特定任務(wù)（如智能客服、內(nèi)容生成、代碼輔助、數(shù)據(jù)分析、圖文理解等）上的表現(xiàn)。探索和實(shí)踐大模型的預(yù)訓(xùn)練、繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)。
2.設(shè)計(jì)并開發(fā)基于大模型的應(yīng)用程序架構(gòu)，包括但不限于RAG系統(tǒng)、智能代理、多模態(tài)應(yīng)用等。集成大模型API到公司產(chǎn)品中，并確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可擴(kuò)展性和安全性。構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)處理管道，用于模型的訓(xùn)練、評(píng)估和部署。
3.對(duì)模型進(jìn)行量化、剪枝、蒸餾等優(yōu)化，以提升推理速度并降低計(jì)算成本。負(fù)責(zé)將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境（云端或邊緣），并持續(xù)監(jiān)控其性能和資源消耗。解決模型在部署和推理過程中遇到的技術(shù)難題。
4.建立科學(xué)的模型評(píng)估體系，設(shè)計(jì)和執(zhí)行全面的評(píng)測(cè)方案，包括人工評(píng)估和自動(dòng)化評(píng)估。持續(xù)跟蹤模型在生產(chǎn)環(huán)境中的表現(xiàn)，基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和用戶反饋進(jìn)行模型的迭代優(yōu)化。
5.跟蹤大模型領(lǐng)域的最新學(xué)術(shù)進(jìn)展和技術(shù)動(dòng)態(tài)，并探索其在公司業(yè)務(wù)中的應(yīng)用可能性。

任職要求：

1、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)或相關(guān)專業(yè)的本科及以上學(xué)歷。具有1年以上的大模型開發(fā)和應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。
2、 精通Python，具備扎實(shí)的編程能力和良好的代碼風(fēng)格。熟練掌握PyTorch或TensorFlow之一，并了解其分布式訓(xùn)練機(jī)制。
3、具有使用Hugging Face Transformers、Accelerate、PEFT等庫的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)（加分項(xiàng)）。深入理解Transformer架構(gòu)，并掌握至少一種主流大模型（如GPT系列、LLaMA系列等）的原理和使用。掌握2種以上的大模型微調(diào)及RAG工具，具備工作流開發(fā)與智能體搭建的經(jīng)驗(yàn)。
4、具備大模型微調(diào)的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，熟悉Prompt Engineering、LoRA等參數(shù)高效微調(diào)方法。
5、熟悉Linux開發(fā)環(huán)境，掌握Git、Docker等開發(fā)工具，具備良好的軟件工程素養(yǎng)。
6、對(duì)自然語言處理（NLP）基礎(chǔ)任務(wù)（如文本分類、NER、語義理解等）有深刻理解。
7、熟悉大模型的評(píng)測(cè)方法、常見問題（如幻覺、偏見）及其緩解方案。