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岗位职责： 1. 负责大规模语言模型（LLM，如GPT、BERT、LLaMA等）的预训练、微调优化及应用开发； 2. 深入研究大模型的预训练技术，包括数据采集、清洗、构建高质量的语料库，以及模型训练流程的优化； 3. 探索并实现大模型微调技术（如LoRA、Adapter、Prefix Tuning等），满足不同业务场景（如文本生成、语义搜索、多轮对话、问答系统等）的需求； 4. 跟踪大模型领域的前沿技术进展，探索创新性算法，推动LLM在文本生成、图像生成、多模态任务中的性能提升； 5. 针对 NLP 和 CV 领域的场景需求，开发定制化模型解决方案： - NLP领域：文本生成、对话系统、问答系统、机器翻译、信息抽取等； - CV领域：图像生成、目标检测、图像分割、图文生成、多模态任务等； 6. 优化大模型的推理效率，通过模型压缩、量化、蒸馏等技术提升部署性能； 7. 构建高效的分布式训练框架，优化模型的训练资源使用效率； 8. 与工程团队合作，完成大模型在生产环境中的落地部署，负责推理服务的性能优化与稳定性保障； 9. 参与构建大模型能力平台，支持一键式模型训练、微调和推理服务，赋能公司业务场景。 任职要求： 学历背景 - 计算机、人工智能、数学、统计等相关专业硕士及以上学历，博士优先； 专业能力 1. 深入理解深度学习理论及主流算法，掌握 Transformer、Attention机制 和大语言模型（LLM）预训练技术； 2. 熟悉以下 LLM 相关技术及应用： - 大模型预训练：理解预训练模型的训练流程，包括数据预处理、Mask策略（如Masked Language Model、Causal Language Model）及优化方法； - 大模型微调：熟悉微调技术（如SFT, LoRA、Prompt Tuning、Adapter Tuning、RLHF等）并有相关项目经验； - 模型优化：掌握量化、蒸馏、剪枝、稀疏化等技术，提升模型推理效率； 3. 熟悉CV领域相关技术及应用： - 视觉建模（ResNet、ViT、SAM）、多模态学习（CLIP、DINO）、扩散模型（diffusion模型）以及目标检测、图像分割、生成对抗网络（GAN）等； 4. 熟悉主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow），及其在LLM中的实现； 5. 具备分布式训练经验，熟悉 DeepSpeed、Horovod、Ray 等工具； 6. 熟悉LLM领域的多模态模型（如CLIP、DALL-E、SAM、BLIP等）者优先； 编程能力 1. 精通 Python，熟悉 C++/Java 或其他至少一种语言； 2. 能够编写高效、稳定、可维护的代码，具备良好的代码规范意识； 经验要求 1. 3年+以上相关领域工作经验 2. 有以下LLM相关经验者优先： - 实现过大规模语言模型（GPT、BERT、LLaMA等）的预训练或微调； - 在 NLP 任务（如对话系统、问答系统、文本生成、语义搜索）中有完整的项目经验； - 在 CV 或多模态任务（如图像生成、目标检测、图文生成）中有完整的项目经验； 3. 熟悉大模型的训练与推理优化技术，有实际落地经验； 4. 在LLM相关开源社区有贡献者优先（如Hugging Face、Transformers等）； 能力素质 1. 对技术前沿有强烈的兴趣和好奇心，具备快速学习和技术钻研能力； 2. 具有良好的沟通能力和团队协作精神，能推动跨部门合作； 加分项 1. 在顶会（如 NeurIPS、ICLR、ACL、CVPR、ECCV 等）发表过论文者优先； 2. 熟悉RLHF（强化学习辅助人类反馈）技术并有相关应用经验； 3. 有以下项目经验者优先： - 构建大规模语料库用于模型预训练； - 开发支持多模态任务（如文本+图像生成）的模型； - 部署高并发、高性能的推理服务；
工作地址：上海闵行区维璟中心H区5楼 求职过程请勿缴纳费用，谨防诈骗！如遇无效、虚假、诈骗信息，请 立即举报
