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崗位職責：

1. 大模型架構(gòu)設(shè)計

? 設(shè)計千億參數(shù)級大模型架構(gòu)，解決NLP/CV多模態(tài)業(yè)務場景問題

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

2. 高效訓練優(yōu)化

? 主導多卡分布式訓練，應用ZeRO-3/梯度檢查點/混合精度訓練技術(shù)

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

? 實現(xiàn)訓練吞吐量提升與顯存占用優(yōu)化

3. 模型調(diào)優(yōu)與部署

? 運用RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）進行對齊優(yōu)化

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

? 開發(fā)模型量化/蒸餾方案，推動千億模型端側(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)對齊系統(tǒng)

? 開發(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等頂會技術(shù)動態(tài)，主導關(guān)鍵技術(shù)預研

? 構(gòu)建大模型技術(shù)中臺，形成專利產(chǎn)出

任職要求：

1. 基礎(chǔ)要求

? 本科及以上學歷，計算機/數(shù)學相關(guān)專業(yè)

? 具有大模型研發(fā)經(jīng)驗，完整參與過億級參數(shù)模型項目

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機制

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

3. 專業(yè)能力

? 精通多模態(tài)表征學習，有跨模態(tài)檢索/生成項目經(jīng)驗

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

? 熟悉LLM評估體系（HELM/LongBench等）

4. 工程能力

? 熟練使用Python/C ，能進行CUDA層優(yōu)化