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崗位職責： 1.負責處理和清洗大規模、多模態的數據集，保證數據的完整性和可靠性，通過多樣算法和模型消除數據中的偏見、冗余等，提升和優化數據質量。 2.理解數據需求，與業務緊密結合，設計構建人工智能算法模型，對大規模數據集進行處理和分析以挖掘數據價值。應用場景包括但不僅限于：設備故障診斷與健康管理、生產質量分析、生產效率優化等。 3.設計、構建和維護大模型相關的大數據處理系統和數據管道。 4.設計并優化大模型的訓練流程、微調策略和推理效率，提高模型的效果、效率和穩定性。 5.持續關注大模型領域的前沿研究，探索新的應用方向和技術方案，推動AI相關功能的產品化落地，根據用戶反饋快速迭代改進模型。 6.客戶現場調研與需求分析（需要出差），提出使用數智化的方法解決難點和痛點的方案，將業務需求轉化為技術需求。經驗技能： 1.精通Python、Java、C++等至少一種編程語言。熟練掌握機器學習框架，如Tensorflow、pytorch、MindSpore等，熟悉并了解其基本原理和使用方法，具備良好的代碼工程實現能力。 2.深入理解機器學習、深度學習算法原理、具備扎實的數學基礎，包括線性代數、概率論、統計學等，熟悉常用算法及其應用場景，能夠靈活應用于實際問題中。 3.大模型相關經驗，熟悉主流大模型（包括但不限于GPT、LLaMA、DeepSeek和Qwen等）的原理和應用場景。 4.深入理解大模型相關的訓練&推理技術（包括多機多卡、全參微調、PEFT、加速、蒸餾、高質量數據構建等），熟悉Docker/Kubernetes部署、CUDA性能優化、分布式訓練框架等，具備大模型工程化能力。 5.熟悉多模態，具備處理文本、圖像、語音等多種數據類型的經驗。 6.有智慧礦山、智能制造、工業互聯網平臺、數字化工廠、3C等相關行業從業經驗者優先。