崗位職責： 1. 大模型研發與架構設計 - 負責大規模預訓練語言模型（如Transformer、BERT、GPT系列等）的架構設計、算法優化與實現。 - 探索大模型在垂直領域（如NLP、CV、多模態等）的應用場景與技術突破。 2. 模型訓練與優化 - 主導大模型的分布式訓練、參數調優、性能加速及資源效率提升。 - 解決訓練過程中的數據并行、模型并行、顯存優化等技術難題。 3. 模型部署與工程化 - 負責大模型的輕量化、推理加速及生產環境部署（如ONNX、TensorRT、模型蒸餾等）。 - 開發高可用、低延遲的模型服務化框架（如TensorFlow Serving、TorchServe、FastAPI等）。 4. 算法研究與創新 - 跟蹤學術界與工業界前沿技術（如MoE、RLHF、長上下文處理等），推動技術落地。 - 針對業務需求設計實驗方案，驗證模型效果并持續迭代。 5. 跨團隊協作 - 與數據團隊合作構建高質量訓練數據集，與工程團隊協作優化系統架構。 任職要求： 硬性要求： 1. 教育背景 - 計算機科學、人工智能、數學等相關專業碩士及以上學歷。 2. 技術能力 - 熟練掌握Python，精通PyTorch/TensorFlow等深度學習框架。 - 熟悉分布式訓練框架（如DeepSpeed、Megatron-LM、Horovod等）。 - 熟悉CUDA編程、GPU并行計算及模型性能調優經驗。 - 熟悉大模型部署技術（模型壓縮、量化、服務化等）。 3. 項目經驗 - 3年以上機器學習/深度學習研發經驗，至少完整參與過一個大模型（10B+參數）的研發或調優項目。 - 有LLM/CV大模型訓練、微調（如LoRA、P-Tuning）或領域適配經驗者優先。 加分項： - 在ACL、NeurIPS、ICML等頂會發表過相關論文。 - 熟悉LangChain、LlamaIndex等大模型應用開發框架。 - 有開源項目貢獻或自研框架經驗。 - 具備云計算平臺（AWS/Azure/阿里云）大模型訓練部署經驗。 軟性要求： - 極強的邏輯思維能力與技術創新意識。 - 優秀的問題拆解能力，能獨立攻克技術難題。 - 良好的團隊協作與溝通能力。