1、多模態(tài)大模型迭代與開發(fā):
負責基于 Qwen-VL、InternVL? 等主流開源多模態(tài)大模型進行微調(diào)、優(yōu)化和功能擴展。
2、大模型的部署與工程化:
負責將訓練好的多模態(tài)模型進行量化、剪枝、蒸餾等優(yōu)化,并部署到生產(chǎn)環(huán)境(云端或邊緣設備);開發(fā)和維護高可用、低延遲的模型推理服務 API,確保服務的穩(wěn)定性和可擴展性;與運維團隊合作,建立模型的監(jiān)控、告警和版本管理機制。
3、產(chǎn)品化與項目推動(核心加分項):
前后端開發(fā):? 能夠主導或深度參與演示Demo、內(nèi)部工具或客戶界面的前后端開發(fā),實現(xiàn)從模型到用戶界面的完整鏈路。
項目管理:? 協(xié)助或主導技術(shù)項目的規(guī)劃、任務拆分、進度跟蹤和風險控制,確保項目按時高質(zhì)量交付。
與產(chǎn)品經(jīng)理、設計師及其他工程師緊密合作,將業(yè)務需求轉(zhuǎn)化為清晰的技術(shù)方案,并推動技術(shù)方案的落地。
必備條件:
本科及以上學歷,計算機科學、人工智能、軟件工程或相關專業(yè)。
2年以上機器學習/深度學習相關開發(fā)經(jīng)驗,其中至少1年專注于多模態(tài)大模型領域。
必須具備Qwen-VL、InternVL、BLIP-2、LLaVA等至少一種主流多模態(tài)大模型的實際開發(fā)、微調(diào)或部署經(jīng)驗。
熟練掌握Python,并精通PyTorch或TensorFlow等至少一種深度學習框架。
熟悉常見的模型優(yōu)化和部署工具,如:ONNX, TensorRT, vLLM, OpenVINO等。
具備扎實的計算機基礎,熟悉數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法和設計模式。
出色的分析和解決問題的能力,以及對攻克技術(shù)難題充滿熱情。
優(yōu)先考慮條件:
具備前端(如:React, Vue, HTML/CSS/JS)或后端(如:FastAPI, Django, Flask, SpringBoot)開發(fā)經(jīng)驗。
擁有項目管理經(jīng)驗或PMP等認證,能夠使用Jira、Confluence等工具進行項目管理和協(xié)作