1.人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā):
負(fù)責(zé)大模型智能體應(yīng)用在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的開(kāi)發(fā)工作,將大模型的能力與實(shí)際業(yè)務(wù)需求相結(jié)合,并結(jié)合視覺(jué)、語(yǔ)音、OCR等機(jī)器學(xué)習(xí)算法,構(gòu)建構(gòu)建智能體應(yīng)用,負(fù)責(zé)智能體應(yīng)用功能迭代和優(yōu)化,確保產(chǎn)品的技術(shù)領(lǐng)先性和用戶體驗(yàn)
2.模型開(kāi)發(fā)與優(yōu)化:
主導(dǎo)AI大模型及其他模型(大語(yǔ)言模型/視覺(jué)-語(yǔ)言模型)的訓(xùn)練調(diào)優(yōu)及部署落地,針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景優(yōu)化模型性能(推理速度、內(nèi)存占用等),實(shí)現(xiàn)模型輕量化(如量化、剪枝、蒸餾),探索前沿技術(shù)(如MoE、RLHF、長(zhǎng)上下文建模)提升模型效果;
負(fù)責(zé)大模型的預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)及遷移學(xué)習(xí),結(jié)合業(yè)務(wù)需求進(jìn)行模型定制化開(kāi)發(fā),提升模型在特定場(chǎng)景下的表現(xiàn)。
3.工程化支持:
搭建高可用數(shù)據(jù)處理Pipeline(清洗、標(biāo)注、增強(qiáng)),開(kāi)發(fā)模型服務(wù)框架,支持高并發(fā)推理及動(dòng)態(tài)擴(kuò)縮容;
與產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)協(xié)作,推動(dòng)算法在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的落地,確保模型的高效部署和穩(wěn)定運(yùn)行。
4.算法研究與落地:
研發(fā)核心算法(如預(yù)訓(xùn)練、提示工程、模型對(duì)齊),解決實(shí)際業(yè)務(wù)中的技術(shù)瓶頸,設(shè)計(jì)高效的分布式訓(xùn)練方案(數(shù)據(jù)/模型并行),提升千億級(jí)參數(shù)模型的訓(xùn)練效率;
構(gòu)建自動(dòng)化評(píng)估體系,量化模型在垂類(lèi)場(chǎng)景中的表現(xiàn),推動(dòng)算法在搜索、推薦、對(duì)話等場(chǎng)景的落地。
5.技術(shù)前瞻性探索:
跟蹤LLM、Agent、AIGC等領(lǐng)域最新進(jìn)展,主導(dǎo)技術(shù)選型,參與開(kāi)源社區(qū)貢獻(xiàn),推動(dòng)內(nèi)部技術(shù)成果轉(zhuǎn)化;
探索大模型與AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)的前沿技術(shù),推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和業(yè)務(wù)場(chǎng)景的結(jié)合。
任職要求:
1.學(xué)歷要求:
研究生及以上學(xué)歷,(特別優(yōu)秀的本科也可以考慮),計(jì)算機(jī)/數(shù)學(xué)/AI相關(guān)專(zhuān)業(yè)。
2.工作經(jīng)驗(yàn):
具備2年以上大模型實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)(需提供項(xiàng)目細(xì)節(jié),如模型參數(shù)量、數(shù)據(jù)規(guī)模、性能指標(biāo)),有完整參與從0到1的大模型訓(xùn)練或產(chǎn)品算法落地案例;
具備大規(guī)模分布式訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn),熟悉數(shù)據(jù)并行、模型并行等訓(xùn)練策略,能夠優(yōu)化千億級(jí)參數(shù)模型的訓(xùn)練效率。
3.專(zhuān)業(yè)技能:
精通Python編程語(yǔ)言,熟練使用PyTorch、PaddlePaddle等深度學(xué)習(xí)框架,具備CUDA優(yōu)化經(jīng)驗(yàn);
深入理解Transformer、Diffusion等模型原理及實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié),熟悉Megatron-LM、DeepSpeed、HuggingFace等開(kāi)源生態(tài);
熟悉大模型的訓(xùn)練、微調(diào)及部署流程,具備模型輕量化(如量化、剪枝、蒸餾)經(jīng)驗(yàn)。
4.其他要求:
具備技術(shù)抽象能力,能將業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為可建模的算法問(wèn)題,對(duì)技術(shù)敏感度高,能快速驗(yàn)證新技術(shù)可行性;
具備跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作經(jīng)驗(yàn),能清晰傳遞技術(shù)價(jià)值至非技術(shù)人員,推動(dòng)技術(shù)成果在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的落地。