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1. 碩士及以上學(xué)歷，計算機科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)或相關(guān)專業(yè)背景。
2. 具備扎實的機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)，熟悉 Transformer 架構(gòu)、注意力機制和預(yù)訓(xùn)練范式。
3. 至少 2 年以上大規(guī)模模型研發(fā)經(jīng)驗，熟悉 PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM、vLLM 等主流訓(xùn)練/推理框架。
4. 具備大規(guī)模分布式訓(xùn)練調(diào)優(yōu)經(jīng)驗，能夠獨立設(shè)計高效的分布式訓(xùn)練策略，解決 GPU 集群資源利用與性能瓶頸問題。
5. 熟練掌握至少一種大語言模型微調(diào)技術(shù)（LoRA、P-Tuning、RLHF、DPO 等），有實際落地案例。
6. 具備將復(fù)雜業(yè)務(wù)需求抽象為模型問題并提出創(chuàng)新性解決方案的能力。
1、大模型研發(fā)與優(yōu)化：負責(zé)預(yù)訓(xùn)練語言模型的研發(fā)與優(yōu)化，包括參數(shù)規(guī)模在百億級以上的 Transformer 類模型；探索混合專家（MoE）、長上下文（Long-Context）、稀疏注意力等前沿架構(gòu)提升推理與訓(xùn)練效率。
2、模型訓(xùn)練與微調(diào)：針對不同業(yè)務(wù)場景，開展大規(guī)模語料預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)（Instruction Tuning）、偏好對齊（RLHF、DPO 等）和低成本高效微調(diào)（LoRA、QLoRA、P-Tuning 等），提高模型在垂直領(lǐng)域的表現(xiàn)。
3、性能與部署優(yōu)化：研究并實現(xiàn)分布式訓(xùn)練（如 ZeRO、FSDP、DeepSpeed、Megatron-LM）、模型并行與推理加速（vLLM、TensorRT-LLM、FlashAttention），降低 GPU 內(nèi)存消耗與推理時延。
4、工程落地：與平臺團隊協(xié)作，提供模型推理服務(wù) API，封裝高性能 SDK，支持多端調(diào)用（Web/移動端）；負責(zé)大模型在知識圖譜、搜索推薦、對話系統(tǒng)等場景的落地與優(yōu)化。
5、前沿探索：跟蹤 LLM、Multimodal、RAG（檢索增強生成）、Agent 框架以及模型安全性（安全對齊、防幻覺）領(lǐng)域的最新進展，推動大模型與知識圖譜、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)結(jié)合。