職位描述
信息抽取序列標(biāo)注文本分類自然語(yǔ)言
崗位職責(zé)：
1. NLP方向相關(guān)技術(shù)研發(fā)，包括大模型技術(shù)、分類，序列標(biāo)注、信息抽取等任務(wù)；
2. NLP大模型前沿技術(shù)探索，解決大模型輸出內(nèi)容不可控、推理效率低等問(wèn)題；
3. 負(fù)責(zé)技術(shù)產(chǎn)品化轉(zhuǎn)化，參與關(guān)鍵技術(shù)系統(tǒng)集成；
4. 負(fù)責(zé)創(chuàng)新成果的專利化、論文化工作。
崗位要求：
1. 計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)獲得博士學(xué)位，發(fā)表過(guò)NLP相關(guān)研究頂會(huì)論文優(yōu)先，如ACL、AAAI、EMNLP等；
2. 對(duì)NLP主流大模型如ChatGPT/LLaMA/ChatGLM等的原理和差異有深入的理解；
3. 熟悉預(yù)訓(xùn)練模型的認(rèn)知和知識(shí)學(xué)習(xí)（包括認(rèn)知架構(gòu)、知識(shí)增強(qiáng)、知識(shí)支持、知識(shí)監(jiān)督等）、預(yù)訓(xùn)練模型的推理加速技術(shù)、預(yù)訓(xùn)練模型的壓縮技術(shù)、預(yù)訓(xùn)練模型賦能的知識(shí)獲取、預(yù)訓(xùn)練模型的領(lǐng)域適應(yīng)與任務(wù)適應(yīng)技術(shù)；
4. 熟練掌握主流深度學(xué)習(xí)框架pytorch/tensorflow,有百億/千億大模型訓(xùn)練調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先；
5. 熟悉常見(jiàn)的模型小型化技術(shù)，如量化/剪枝/蒸餾等,熟悉onnx/tensorRT。
工作地點(diǎn)
南沙區(qū)廣州軟件應(yīng)用技術(shù)研究院
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職位發(fā)布者
張浩/人事經(jīng)理
立即溝通
廣州南沙資訊科技園有限公司博士后科研工作站廣州南沙資訊科技園博士后科研工作站（簡(jiǎn)稱“工作站”）是經(jīng)國(guó)家人力資源和社會(huì)保障部批準(zhǔn)成立具有獨(dú)立招收資質(zhì)的博士后科研工作站，是省市區(qū)共建博士后創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)平臺(tái)——粵港澳大灣區(qū)博士后科技創(chuàng)新（南沙）公共研究中心的秘書(shū)處，是粵港合作的成功嘗試。工作站一直堅(jiān)持以招收博士后科研人才為起點(diǎn)，承接國(guó)家、省、市、區(qū)對(duì)高層次人才和科技發(fā)展的政策指引，走訪調(diào)研區(qū)內(nèi)企事業(yè)機(jī)構(gòu)發(fā)展過(guò)程中的人才需求，同時(shí)積極搜集科研機(jī)構(gòu)、高校等優(yōu)質(zhì)科研資源，不遺余力的承擔(dān)人才、項(xiàng)目、企事業(yè)單位間的樞紐作用。工作站始終以“招才引智，創(chuàng)新發(fā)展”為核心戰(zhàn)略，不斷創(chuàng)新博士后工作管理服務(wù)模式，以粵港澳大灣區(qū)博士后科技創(chuàng)新（南沙）公共研究中心建設(shè)為重點(diǎn)，立足南沙，面向大灣區(qū)，構(gòu)建以博士博士后及高端人才引領(lǐng)型特色的區(qū)域性聯(lián)合創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)基地和以科技金融及投資引導(dǎo)型特色的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)支撐服務(wù)體系。工作站累計(jì)招收博士后90名，涉及近20個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，博士后在站期間獲得省部級(jí)及以上科技項(xiàng)目立項(xiàng)150多項(xiàng)，發(fā)表高質(zhì)量論文200多篇，培養(yǎng)了全國(guó)五一勞動(dòng)獎(jiǎng)?wù)芦@得者于廣平博士等一批優(yōu)秀青年專家。
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