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1、負責大模型（如GPT、BERT、LLaMA等）的應用開發、微調和優化； 2、根據業務需求，設計和實現基于大模型的解決方案，如文本生成、對話系統、知識問答等； 3、針對特定領域或場景，進行大模型的微調（Fine-tuning）和提示工程（Prompt Engineering）； 4、開發基于大模型的知識庫構建、檢索增強生成（RAG）系統及相關應用； 5、研究并探索大模型在不同業務場景中的創新性應用； 6、優化大模型的推理性能，降低資源消耗，提升響應速度； 7、跟蹤大模型領域的最新研究進展，并將新技術應用到實際項目中； 8、與產品、數據團隊協作，完成模型部署和效果評估。

任職要求：

1、學歷要求：計算機科學、人工智能、數學、統計學等相關專業碩士及以上學歷。 2、工作經驗：3年以上機器學習/深度學習相關經驗，1年以上大模型應用或微調經驗。 3、技術要求： （1）熟悉深度學習框架（如PyTorch、TensorFlow），具備扎實的編程能力（Python為主）； （2）熟悉常見的大模型架構（如Transformer、GPT、BERT等），了解其原理和實現細節； （3）具備大模型微調經驗，熟悉LoRA、P-Tuning、Adapter等微調技術； （4）熟悉提示工程（Prompt Engineering）和少樣本學習（Few-shot Learning）； （5）熟悉大模型的推理優化技術，如量化、剪枝、蒸餾等技術，能夠優化模型性能并降低資源消耗。 （6）熟悉常見的NLP任務，如文本分類、命名實體識別、文本生成、對話系統等； （7）了解分布式訓練和推理框架（如DeepSpeed、Megatron-LM）； （8）最好有基于大模型的實際業務應用開發經驗，能夠將模型能力轉化為可落地的產品或服務； （9）熟練使用Java或Python開發服務端應用，熟悉FastAPI或其他類似框架。 4、個人素質： 具備良好的溝通能力和團隊協作精神； 有較強的學習能力和解決問題的能力； 對技術有熱情，能夠主動關注新技術并應用到工作中。 5、加分項： 有大模型部署經驗，熟悉ONNX、TensorRT等推理加速工具； 有實際的大規模數據處理和清洗經驗； 在大模型領域有相關論文發表、專利申請或技術創新經驗或在頂級會議（如NeurIPS、ICML、ACL等）發表過相關論文； 熟悉多模態大模型（如圖文生成、視頻理解等）。