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崗位職責(zé): 大模型研發(fā)與優(yōu)化: 1、負(fù)責(zé)大模型（如Deepseek、Qwen、Llama等）的訓(xùn)練、微調(diào)、蒸餾、優(yōu)化與調(diào)參工作，確保模型在業(yè)務(wù)場景中的高性能和可擴展性。 2、持續(xù)跟蹤學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的大模型前沿技術(shù)，結(jié)合公司業(yè)務(wù)需求，引入先進算法并進行創(chuàng)新性改進。 場景落地與定制化開發(fā): 1、針對客戶的具體業(yè)務(wù)場景，進行大模型的定制化開發(fā)和場景落地，確保模型能夠有效解決客戶的痛點問題。 2、設(shè)計并開發(fā)基于大模型的智能化解決方案，提升客戶業(yè)務(wù)效率。 系統(tǒng)集成與部署: 1、負(fù)責(zé)大模型與現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的集成與部署，確保模型能夠無縫嵌入到客戶的生產(chǎn)環(huán)境中。 2、優(yōu)化模型推理性能，確保模型在高并發(fā)、大規(guī)模數(shù)據(jù)場景下的高效運行。 數(shù)據(jù)處理與特征工程: 1、處理大規(guī)模、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)清洗、特征提取和特征工程，提升模型的預(yù)測能力。 2、設(shè)計并實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理流程，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性。 團隊協(xié)作與技術(shù)指導(dǎo): 1、與產(chǎn)品經(jīng)理、AI應(yīng)用工程師、算法工程師、開發(fā)工程師等跨部門協(xié)作，確保項目按期交付。 2、指導(dǎo)其他工程師，分享技術(shù)經(jīng)驗，提升團隊整體技術(shù)水平。 文檔撰寫與知識沉淀: 1、撰寫技術(shù)文檔和開發(fā)手冊，確保項目的可維護性和可擴展性。 2、定期進行技術(shù)分享，總結(jié)經(jīng)驗教訓(xùn)，推動團隊技術(shù)能力的持續(xù)提升。 任職要求: 1、教育背景:計算機科學(xué)、人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域的碩士或博士學(xué)歷，具備扎實的理論基礎(chǔ)。 2、技術(shù)經(jīng)驗:5年以上大模型或深度學(xué)習(xí)相關(guān)研發(fā)經(jīng)驗，具備豐富的模型訓(xùn)練、優(yōu)化和調(diào)參經(jīng)驗。 3、熟悉主流的大模型架構(gòu)（如Deepseek、Qwen、BERT、Transformer等），具備實際項目落地經(jīng)驗。 4、熟練使用深度學(xué)習(xí)框架（如PyTorch、TensorFlow等），具備大規(guī)模分布式訓(xùn)練經(jīng)驗者為佳。 5、數(shù)據(jù)處理能力:具備大規(guī)模數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗，熟悉數(shù)據(jù)清洗、特征工程、數(shù)據(jù)擴增等技術(shù)。熟悉主流數(shù)據(jù)庫和大數(shù)據(jù)處理工具（如Hadoop、Spark等）者為佳。 6、編程能力:精通Python，熟悉C++、Java等編程語言，具備良好的代碼編寫和調(diào)試能力。 7、具備大型軟件項目開發(fā)經(jīng)驗，熟悉軟件開發(fā)流程和工具（如Git、CI/CD等）。 8、業(yè)務(wù)理解:具備較強的業(yè)務(wù)理解能力，能夠快速理解央企的業(yè)務(wù)需求，并將其轉(zhuǎn)化為技術(shù)解決方案。 9、有采購領(lǐng)域相關(guān)項目背景者為佳。 10、軟技能:具備良好的溝通能力和團隊協(xié)作精神，能夠與不同背景的團隊成員有效合作。具備較強的學(xué)習(xí)能力和創(chuàng)新意識，能夠快速掌握新技術(shù)并將其應(yīng)用到實際項目中。