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【職責描述】： 1.模型開發與優化： 主導AI大模型（大語言模型/視覺-語言模型）的架構設計、訓練調優及部署落地，針對業務場景優化模型性能（推理速度、內存占用等），實現模型輕量化（如量化、剪枝、蒸餾），探索前沿技術（如MoE、RLHF、長上下文建模）提升模型效果； 負責大模型的預訓練、微調及遷移學習，結合業務需求進行模型定制化開發，提升模型在特定場景下的表現。 2.算法研究與落地： 研發核心算法（如預訓練、提示工程、模型對齊），解決實際業務中的技術瓶頸，設計高效的分布式訓練方案（數據/模型并行），提升千億級參數模型的訓練效率； 構建自動化評估體系，量化模型在垂類場景中的表現，推動算法在搜索、推薦、對話等場景的落地。 3.工程化支持： 搭建高可用數據處理Pipeline（清洗、標注、增強），開發模型服務框架，支持高并發推理及動態擴縮容； 與產品團隊協作，推動算法在業務場景中的落地，確保模型的高效部署和穩定運行。 4.技術前瞻性探索： 跟蹤LLM、Agent、AIGC等領域最新進展，主導技術選型，參與開源社區貢獻，推動內部技術成果轉化； 探索大模型與AI應用開發的前沿技術，推動技術創新和業務場景的結合。 【任職要求】： 1.學歷要求： 研究生及以上學歷，（特別優秀的本科也可以考慮），計算機/數學/AI相關專業。 2.技術棧： 精通Python編程語言，熟練使用PyTorch、PaddlePaddle等深度學習框架，具備CUDA優化經驗； 深入理解Transformer、Diffusion等模型原理及實現細節，熟悉Megatron-LM、DeepSpeed、HuggingFace等開源生態； 熟悉大模型的訓練、微調及部署流程，具備模型輕量化（如量化、剪枝、蒸餾）經驗。 3.經驗要求： 3年以上大模型實戰經驗（需提供項目細節，如模型參數量、數據規模、性能指標），有完整參與從0到1的大模型訓練或產品算法落地案例； 具備大規模分布式訓練經驗，熟悉數據并行、模型并行等訓練策略，能夠優化千億級參數模型的訓練效率。 4.能力要求： 具備技術抽象能力，能將業務問題轉化為可建模的算法問題，對技術敏感度高，能快速驗證新技術可行性； 具備跨團隊協作經驗，能清晰傳遞技術價值至非技術人員，推動技術成果在業務場景中的落地。