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崗位職責(zé)：
前沿算法研究與技術(shù)創(chuàng)新：負(fù)責(zé)人工智能領(lǐng)域前沿算法研究和創(chuàng)新，重點(diǎn)聚焦LLM、生成式AI、時(shí)序類大模型等，探索人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)、MoE、多模態(tài)、long-context等方向。
模型微調(diào)與優(yōu)化：負(fù)責(zé)對(duì)大語言模型（LLM）進(jìn)行領(lǐng)域適配微調(diào)（如LoRA、P-Tuning等），提升模型在特定任務(wù)（如對(duì)話、文本生成等）上的性能。
數(shù)據(jù)處理與構(gòu)建：清洗、標(biāo)注和構(gòu)建高質(zhì)量的微調(diào)數(shù)據(jù)集，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略以提升模型泛化能力。
實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與調(diào)參：設(shè)計(jì)微調(diào)實(shí)驗(yàn)方案，調(diào)整超參數(shù)（學(xué)習(xí)率、批次大小等），評(píng)估模型效果并迭代優(yōu)化。
性能評(píng)估與監(jiān)控：使用BLEU、ROUGE等指標(biāo)評(píng)估模型輸出，分析bad case并提出改進(jìn)方案。
模型對(duì)齊：優(yōu)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)與對(duì)齊訓(xùn)練流程，解決大規(guī)模分布式環(huán)境下的效率瓶頸和行業(yè)對(duì)齊。
工程化部署支持：協(xié)助將微調(diào)后的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，優(yōu)化推理效率（如量化、剪枝）。
技術(shù)跟蹤與創(chuàng)新：跟進(jìn)大模型領(lǐng)域最新技術(shù)（如RLHF、Adapter架構(gòu)），探索低成本微調(diào)方案。
任職要求：
技術(shù)背景：計(jì)算機(jī)、AI相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷，熟悉PyTorch/TensorFlow框架和Transformer架構(gòu)。
微調(diào)經(jīng)驗(yàn)：有LLM（如GPT、LLaMA、ChatGLM）微調(diào)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，熟悉Prompt Engineering和Few-shot Learning。
數(shù)據(jù)處理能力：熟練使用NLP工具（Hugging Face、spaCy），具備文本清洗、標(biāo)注和分布式訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)。
編程基礎(chǔ)：精通Python，熟悉Linux環(huán)境，能優(yōu)化訓(xùn)練代碼（如混合精度訓(xùn)練、分布式訓(xùn)練）。
工程方向：精通分布式、微服架構(gòu)思想，具有創(chuàng)建生產(chǎn)工程的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。
問題解決能力：能分析模型欠擬合/過擬合問題，提出數(shù)據(jù)或算法層面的解決方案。
團(tuán)隊(duì)協(xié)作：良好的溝通能力，能與算法、產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)協(xié)作落地業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求。