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崗位職責(zé)：
1、大模型應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計(jì)：主導(dǎo)大模型（如LLaMA、GPT、BERT等）在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的端到端架構(gòu)設(shè)計(jì)，包括模型選型、部署方案、性能優(yōu)化與成本控制；設(shè)計(jì)支持高并發(fā)、低延遲的AI服務(wù)架構(gòu)，集成向量數(shù)據(jù)庫(kù)、緩存機(jī)制及分布式推理能力。
2、大模型高效微調(diào)與適配：熟練使用 LoRA（Low-Rank Adaptation） 及其他參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)（如Adapter、Prompt Tuning），在有限資源下完成領(lǐng)域適配與任務(wù)定制；根據(jù)業(yè)務(wù)需求（如文本生成、分類(lèi)、問(wèn)答、代碼生成等），設(shè)計(jì)并實(shí)施微調(diào)策略，平衡效果與計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)；探索多模態(tài)大模型（文本+圖像/音頻）的微調(diào)與融合應(yīng)用。
3、工程化與落地：將微調(diào)后的模型集成至生產(chǎn)環(huán)境，構(gòu)建自動(dòng)化訓(xùn)練、評(píng)估與部署流水線(xiàn)（CI/CD）；編寫(xiě)技術(shù)文檔，推動(dòng)團(tuán)隊(duì)知識(shí)共享與最佳實(shí)踐。
4、技術(shù)前瞻與創(chuàng)新：跟蹤大模型前沿技術(shù)（如MoE、Agent框架、RAG等），評(píng)估其在業(yè)務(wù)中的可行性；探索開(kāi)源生態(tài)（Hugging Face, vLLM,DeepSpeed等）與云平臺(tái)（阿里云百煉/火山）的大模型服務(wù)能力。
能力要求：
1、3年以上開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉Python、C++等編程語(yǔ)言，熟悉Linux系統(tǒng)常規(guī)操作，具備算法理論基礎(chǔ)；
2、精通Python，熟悉PyTorch/TensorFlow框架及大模型訓(xùn)練庫(kù)（如Transformers、PEFT）；
3、掌握大模型推理加速技術(shù)（量化、蒸餾、KV Cache優(yōu)化等）；
4、熟悉云服務(wù)的AI/ML產(chǎn)品；
5、3年以上AI系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，有生產(chǎn)級(jí)大模型應(yīng)用落地案例。
優(yōu)先條件：
1、有開(kāi)源社區(qū)貢獻(xiàn)（如Hugging Face模型庫(kù)）或頂會(huì)論文發(fā)表。
2、熟悉強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）、模型安全對(duì)齊（Safety Alignment）技術(shù)。
3、具備高性能計(jì)算（GPU集群調(diào)度、RDMA網(wǎng)絡(luò)）或低成本推理優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)。