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基礎(chǔ)研發(fā)平臺(tái)是美團(tuán)的核心技術(shù)平臺(tái)，立足于“零售+科技”的戰(zhàn)略定位，通過(guò)打造人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、安全等核心技術(shù)能力，以及研發(fā)效能平臺(tái)、企業(yè)應(yīng)用平臺(tái)等公共服務(wù)，為業(yè)務(wù)提供穩(wěn)定安全、擴(kuò)展易用、技術(shù)領(lǐng)先的平臺(tái)技術(shù)和產(chǎn)品服務(wù)。 在這里，我們會(huì)參與到最前沿的技術(shù)研發(fā)和探索；能夠接觸超規(guī)模集群、海量數(shù)據(jù)，挑戰(zhàn)高復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景，有機(jī)會(huì)與業(yè)界一流的工程師一起并肩前行。 在這里，我們有超強(qiáng)的技術(shù)氛圍，持續(xù)向社區(qū)貢獻(xiàn)業(yè)界實(shí)踐，加速行業(yè)技術(shù)發(fā)展；我們有完善的互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)生態(tài)圈，重視底層邏輯和方法論，助力職業(yè)生涯的非線性成長(zhǎng)。 真誠(chéng)地邀請(qǐng)你，和我們一起驅(qū)動(dòng)技術(shù)發(fā)展，創(chuàng)造行業(yè)價(jià)值。 崗位職責(zé) 參與語(yǔ)言大模型、視覺(jué)大模型、語(yǔ)音大模型、多模態(tài)大模型的評(píng)測(cè)與研究工作，具體工作內(nèi)容包括但不限于： 1、從大模型應(yīng)用視角出發(fā)，建設(shè)科學(xué)、全面的大模型評(píng)測(cè)體系，制定并實(shí)施評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)與評(píng)測(cè)方案。 2、開(kāi)發(fā)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、理解，建設(shè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)pipeline，并基于科學(xué)、全面的評(píng)估體系構(gòu)建數(shù)據(jù)集，系統(tǒng)評(píng)估模型能力，產(chǎn)出評(píng)測(cè)報(bào)告，指引大模型相應(yīng)能力的提升。 3、開(kāi)發(fā)算法，利用大模型輔助、替代人工標(biāo)注，準(zhǔn)確、高效的進(jìn)行半自動(dòng)化、自動(dòng)化的模型評(píng)測(cè)，降低評(píng)測(cè)成本、提升評(píng)測(cè)效率。 4、對(duì)模型評(píng)測(cè)中發(fā)現(xiàn)的模型能力短板、模型能力變化、不符合認(rèn)知的異常進(jìn)行研究分析，產(chǎn)出研究分析結(jié)論，指引大模型相應(yīng)能力的提升。具體研究項(xiàng)包括不限于數(shù)據(jù)、模型結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練方式對(duì)各類模型能力的影響，以數(shù)據(jù)相關(guān)研究為例，包括不限于研究不同數(shù)據(jù)類型、不同數(shù)據(jù)配比、不同數(shù)據(jù)加入時(shí)機(jī)、不同數(shù)據(jù)規(guī)模等變量對(duì)各類模型能力的影響。 5、緊密關(guān)注大模型方向的前沿技術(shù)進(jìn)展，積極主動(dòng)地學(xué)習(xí)和探索新數(shù)據(jù)分析、模型訓(xùn)練以及模型評(píng)測(cè)方法。 6、緊密關(guān)注大模型應(yīng)用落地的行業(yè)最新進(jìn)展，結(jié)合行業(yè)進(jìn)展思考大模型評(píng)測(cè)、訓(xùn)練的發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)模型評(píng)測(cè)體系、機(jī)制進(jìn)行迭代。 崗位基本需求 1、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)或相關(guān)專業(yè)的在校研究生或博士生，每周能夠在崗4天或以上，實(shí)習(xí)4個(gè)月以上。 2、熟悉Python等編程語(yǔ)言，具有良好的編碼習(xí)慣和工程能力，熟悉PyTorch等主流框架，如果能熟練使用Hive、Spark等大數(shù)據(jù)處理工具更佳。 3、具有機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)知識(shí)，熟悉大模型相關(guān)算法。 4、具有廣闊的技術(shù)視野、良好的邏輯分析和表達(dá)能力，緊跟領(lǐng)域前沿，對(duì)解決具有挑戰(zhàn)性問(wèn)題能夠充滿熱情，善于通過(guò)創(chuàng)造性的方法解決高模糊度、高復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題。 5、具有快速學(xué)習(xí)能力，有責(zé)任感，能較好的跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作并推進(jìn)項(xiàng)目。 具備以下者優(yōu)先 1、具備大模型評(píng)測(cè)、訓(xùn)練、應(yīng)用落地經(jīng)驗(yàn)者。 2、有Kaggle等平臺(tái)機(jī)器學(xué)習(xí)比賽獲獎(jiǎng)經(jīng)驗(yàn)者。 3、在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域頂會(huì)(如ACL、EMNLP、NeurIPS、AAAI、CVPR等）上以一作發(fā)表過(guò)論文者。 4、對(duì)各類大模型產(chǎn)品有深入了解或有豐富使用經(jīng)驗(yàn)者。 崗位亮點(diǎn) 1、海量大模型應(yīng)用場(chǎng)景下的真實(shí)數(shù)據(jù)：千億token？這量級(jí)在這里真不算多。 2、豐富的GPU資源：新出了一個(gè)72B模型要做實(shí)驗(yàn)？全參照微調(diào)輕輕松松！ 3、一群相信AGI的top算法人才：名校博士、競(jìng)賽達(dá)人，你能想到的，這里可能都有。 4、視野全面：能接觸到大模型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、模型評(píng)測(cè)全鏈路的各個(gè)環(huán)節(jié)，并進(jìn)行算法與工程的雙重實(shí)踐。