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1、精通Python，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有深入研究與應(yīng)用，對(duì)常規(guī)大模型有所研究，具有大模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先; 2、本科工作經(jīng)驗(yàn)不少于2年;研究生優(yōu)先考慮，可適當(dāng)放寬條件; 3、熟練掌握python及skleam, gensim，pandas. Flask/FastAPI相關(guān)包，掌握docker、Faiss/milvus.Elasticsearch.Mysql等 4、具備智能問(wèn)答、文本語(yǔ)義檢索、閱讀理解、智能寫作、文本內(nèi)容推薦、圖像識(shí)別類項(xiàng)目2個(gè)以上項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，基于Promp提示學(xué)習(xí)在小樣本下開(kāi)發(fā)下游任務(wù)，下游任務(wù)不限于文本分類、Fag問(wèn)答、文本相以、實(shí)體屬性關(guān)系識(shí)別、事件抽取、文本摘要/標(biāo)題生成、NL2SQL等任務(wù) 5、精通pytorch框架，精通NLP方向技術(shù)，掌握LLM3、GPT等多種大模型，掌握word2vector詞/句向量、ber及robert、bertwwm,xinet,ERNIE等模型、Attention機(jī)制、transformer技術(shù),會(huì)基于預(yù)訓(xùn)練大模型微調(diào)，了解多模態(tài)大模型原理，熟悉主流多模態(tài)大模型技術(shù)體系。 6、掌握模型壓縮、量化、剪枝等模型比化方法及模型部容上線。