職位描述
PyTorch
崗位職責(zé)：
1. 模型架構(gòu)與優(yōu)化：負(fù)責(zé)大模型（LLM）的預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)（如LoRA）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）以及性能優(yōu)化（如量化、蒸餾）。
2. 系統(tǒng)工程：設(shè)計(jì)并實(shí)施檢索增強(qiáng)生成（RAG）系統(tǒng)、智能體（Agentic AI）框架，管理向量數(shù)據(jù)庫集成。
3. 推理與部署：優(yōu)化模型推理服務(wù)的部署方案，提升吞吐性能，支持異構(gòu)硬件部署，熟悉vLLM、SGLang等推理框架。
4. 技術(shù)規(guī)劃與倫理：跟蹤技術(shù)前沿，制定技術(shù)發(fā)展規(guī)劃，并確保AI實(shí)踐符合公平、透明和問責(zé)的倫理規(guī)范。
任職要求：
1. 技術(shù)背景：碩士以上學(xué)歷，精通Python和PyTorch/TensorFlow框架，深刻理解Transformer架構(gòu)。
2. 專業(yè)知識(shí)：熟悉Prompt Engineering、RAG、模型并行（張量并行、流水線并行）等關(guān)鍵技術(shù)。
3. 工程能力：具備高性能計(jì)算、CUDA編程、AI編譯器（如MLIR、Triton）或算子開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者更佳。
4. 軟技能：具備技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)力、出色的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能夠向非技術(shù)人員闡述復(fù)雜技術(shù)問題。
1. 模型架構(gòu)與優(yōu)化：負(fù)責(zé)大模型（LLM）的預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)（如LoRA）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）以及性能優(yōu)化（如量化、蒸餾）。
2. 系統(tǒng)工程：設(shè)計(jì)并實(shí)施檢索增強(qiáng)生成（RAG）系統(tǒng)、智能體（Agentic AI）框架，管理向量數(shù)據(jù)庫集成。
3. 推理與部署：優(yōu)化模型推理服務(wù)的部署方案，提升吞吐性能，支持異構(gòu)硬件部署，熟悉vLLM、SGLang等推理框架。
4. 技術(shù)規(guī)劃與倫理：跟蹤技術(shù)前沿，制定技術(shù)發(fā)展規(guī)劃，并確保AI實(shí)踐符合公平、透明和問責(zé)的倫理規(guī)范。
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1. 技術(shù)背景：碩士以上學(xué)歷，精通Python和PyTorch/TensorFlow框架，深刻理解Transformer架構(gòu)。
2. 專業(yè)知識(shí)：熟悉Prompt Engineering、RAG、模型并行（張量并行、流水線并行）等關(guān)鍵技術(shù)。
3. 工程能力：具備高性能計(jì)算、CUDA編程、AI編譯器（如MLIR、Triton）或算子開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者更佳。
4. 軟技能：具備技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)力、出色的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能夠向非技術(shù)人員闡述復(fù)雜技術(shù)問題。
工作地點(diǎn)
成都郫都區(qū)德源街道好醫(yī)生藥業(yè)有限公司藥品生產(chǎn)基地
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