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崗位職責(zé)：1、參與語(yǔ)言/多模態(tài)大模型的架構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練優(yōu)化（如預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、蒸餾、量化等）及性能提升，探索分布式訓(xùn)練、推理加速等技術(shù)；
2、從數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練到部署落地的全流程開(kāi)發(fā)，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)清洗、模型訓(xùn)練（預(yù)訓(xùn)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(wèn)題；
3、跟進(jìn)大模型領(lǐng)域最新成果（如Transformer架構(gòu)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)、多模態(tài)對(duì)齊等），推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新與業(yè)務(wù)場(chǎng)景結(jié)合。研究大模型壓縮技術(shù)（如量化、蒸餾）、多模態(tài)對(duì)齊方案，提升模型在邊緣設(shè)備的運(yùn)行效率；
4、團(tuán)隊(duì)合作，解決模型訓(xùn)練穩(wěn)定性、效率及實(shí)際應(yīng)用中的技術(shù)問(wèn)題。
崗位要求：1、計(jì)算機(jī)科學(xué)、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(kāi)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(shí)現(xiàn)；
4、有開(kāi)源大模型項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)（如LLaMA、ChatGLM、InternLM等）或分布式訓(xùn)練框架（Megatron、DeepSpeed）使用經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先；
5、熟悉大模型訓(xùn)練全流程，包括數(shù)據(jù)清洗、預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)、模型評(píng)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(xiàng)：1、有AI領(lǐng)域研究經(jīng)驗(yàn)的論文發(fā)表者，或參與過(guò)具身智能、機(jī)器人控制等跨領(lǐng)域項(xiàng)目；
2、ACM/NOI獲獎(jiǎng)、Kaggle競(jìng)賽排名靠前，或在Hugging Face等平臺(tái)有開(kāi)源項(xiàng)目貢獻(xiàn)；
3、較強(qiáng)的邏輯思維、溝通能力及技術(shù)熱情，能快速學(xué)習(xí)新技術(shù)并解決復(fù)雜問(wèn)題。