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崗位職責(zé)：

1. 大模型架構(gòu)設(shè)計(jì)

? 設(shè)計(jì)千億參數(shù)級(jí)大模型架構(gòu)，解決NLP/CV多模態(tài)業(yè)務(wù)場(chǎng)景問(wèn)題

? 開(kāi)發(fā)基于Transformer、MOE等架構(gòu)的分布式模型系統(tǒng)

2. 高效訓(xùn)練優(yōu)化

? 主導(dǎo)多卡分布式訓(xùn)練，應(yīng)用ZeRO-3/梯度檢查點(diǎn)/混合精度訓(xùn)練技術(shù)

? 優(yōu)化DeepSpeed/Megatron-LM等框架的集群資源利用率

? 實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練吞吐量提升與顯存占用優(yōu)化

3. 模型調(diào)優(yōu)與部署

? 運(yùn)用RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）進(jìn)行對(duì)齊優(yōu)化

? 設(shè)計(jì)Prompt
Engineering策略提升zero-shot能力

? 開(kāi)發(fā)模型量化/蒸餾方案，推動(dòng)千億模型端側(cè)部署

4. 多模態(tài)技術(shù)研發(fā)

? 構(gòu)建CLIP/BLIP/ViLT等跨模態(tài)對(duì)齊系統(tǒng)

? 開(kāi)發(fā)多模態(tài)統(tǒng)一表征框架，支持圖文/視頻/3D多模態(tài)理解

? 優(yōu)化多模態(tài)模型的跨域遷移能力

5. 技術(shù)前瞻研究

? 跟蹤ICML/NeurIPS等頂會(huì)技術(shù)動(dòng)態(tài)，主導(dǎo)關(guān)鍵技術(shù)預(yù)研

? 構(gòu)建大模型技術(shù)中臺(tái)，形成專(zhuān)利產(chǎn)出

任職要求：

1. 基礎(chǔ)要求

? 本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)/數(shù)學(xué)相關(guān)專(zhuān)業(yè)

? 具有大模型研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，完整參與過(guò)億級(jí)參數(shù)模型項(xiàng)目

2. 技術(shù)能力

? 精通PyTorch生態(tài)，掌握HuggingFace/ColossalAI等工具鏈

? 深入理解Transformer/BERT/GPT等架構(gòu)及Attention機(jī)制

? 具備8卡以上分布式訓(xùn)練調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)，熟悉NCCL通信優(yōu)化

3. 專(zhuān)業(yè)能力

? 精通多模態(tài)表征學(xué)習(xí)，有跨模態(tài)檢索/生成項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

? 掌握LoRA/Adapter等高效微調(diào)方法，具備RLHF實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)

? 熟悉LLM評(píng)估體系（HELM/LongBench等）

4. 工程能力

? 熟練使用Python/C ，能進(jìn)行CUDA層優(yōu)化