職位描述
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崗位職責:
1. 大語言模型研發(fā)與優(yōu)化:基于開源或自研大模型(如GPT、Llama、Mistral等),進行訓練、微調(diào)、優(yōu)化和部署,以提升模型性能和適配行業(yè)應用場景。
2. 行業(yè)知識嵌入:結(jié)合行業(yè)數(shù)據(jù),構(gòu)建高效的RAG(Retrieval-Augmented Generation)方案,實現(xiàn)精準的知識檢索與回答。
3. 推理加速與部署:優(yōu)化模型推理效率,采用量化、蒸餾、MoE(混合專家)等技術(shù),提升計算資源利用率,并支持在云端或邊緣設備上部署。
4. 模型安全與合規(guī):研究和落地LLM在行業(yè)應用中的安全防護措施,包括對抗攻擊防御、敏感信息過濾、道德約束等,確保符合監(jiān)管要求。
5. 工具鏈與基礎(chǔ)設施建設:開發(fā)和優(yōu)化高效的MLOps流程,包括數(shù)據(jù)管道、模型訓練、評估、部署和監(jiān)控。
6. 跨團隊協(xié)作:與產(chǎn)品、算法、工程、數(shù)據(jù)團隊緊密合作,推動大模型在具體業(yè)務場景中的落地。
任職要求:
1. 學歷與經(jīng)驗:計算機、人工智能、數(shù)學相關(guān)專業(yè)本科及以上學歷,或具備同等工程經(jīng)驗;有LLM相關(guān)工作經(jīng)驗者優(yōu)先。
2. 編程能力:精通Python;熟練使用PyTorch等深度學習框架。
3. 模型研發(fā)經(jīng)驗:掌握Transformer架構(gòu),具備LLM的訓練、微調(diào)、推理優(yōu)化經(jīng)驗,了解RLHF(人類反饋強化學習)者優(yōu)先。
4. 安全與合規(guī)意識:了解AI倫理、模型偏見、數(shù)據(jù)隱私保護相關(guān)知識,并能在模型開發(fā)中實踐。
5. 行業(yè)經(jīng)驗加分項:有金融、醫(yī)療、法律、制造業(yè)等特定行業(yè)的大模型應用經(jīng)驗者優(yōu)先。
6. 溝通與協(xié)作:具備良好的團隊合作精神,能高效推動跨團隊合作。
加分項:
* 在國際會議發(fā)表過相關(guān)論文。
* 參與或主導過開源大模型項目,如Hugging Face、Meta AI等社區(qū)貢獻。
* 有RAG、自動化Agent、AIGC產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)驗。
* 具備LLM推理加速、模型壓縮、硬件加速(CUDA、TPU)等優(yōu)化經(jīng)驗。
1. 大語言模型研發(fā)與優(yōu)化:基于開源或自研大模型(如GPT、Llama、Mistral等),進行訓練、微調(diào)、優(yōu)化和部署,以提升模型性能和適配行業(yè)應用場景。
2. 行業(yè)知識嵌入:結(jié)合行業(yè)數(shù)據(jù),構(gòu)建高效的RAG(Retrieval-Augmented Generation)方案,實現(xiàn)精準的知識檢索與回答。
3. 推理加速與部署:優(yōu)化模型推理效率,采用量化、蒸餾、MoE(混合專家)等技術(shù),提升計算資源利用率,并支持在云端或邊緣設備上部署。
4. 模型安全與合規(guī):研究和落地LLM在行業(yè)應用中的安全防護措施,包括對抗攻擊防御、敏感信息過濾、道德約束等,確保符合監(jiān)管要求。
5. 工具鏈與基礎(chǔ)設施建設:開發(fā)和優(yōu)化高效的MLOps流程,包括數(shù)據(jù)管道、模型訓練、評估、部署和監(jiān)控。
6. 跨團隊協(xié)作:與產(chǎn)品、算法、工程、數(shù)據(jù)團隊緊密合作,推動大模型在具體業(yè)務場景中的落地。
任職要求:
1. 學歷與經(jīng)驗:計算機、人工智能、數(shù)學相關(guān)專業(yè)本科及以上學歷,或具備同等工程經(jīng)驗;有LLM相關(guān)工作經(jīng)驗者優(yōu)先。
2. 編程能力:精通Python;熟練使用PyTorch等深度學習框架。
3. 模型研發(fā)經(jīng)驗:掌握Transformer架構(gòu),具備LLM的訓練、微調(diào)、推理優(yōu)化經(jīng)驗,了解RLHF(人類反饋強化學習)者優(yōu)先。
4. 安全與合規(guī)意識:了解AI倫理、模型偏見、數(shù)據(jù)隱私保護相關(guān)知識,并能在模型開發(fā)中實踐。
5. 行業(yè)經(jīng)驗加分項:有金融、醫(yī)療、法律、制造業(yè)等特定行業(yè)的大模型應用經(jīng)驗者優(yōu)先。
6. 溝通與協(xié)作:具備良好的團隊合作精神,能高效推動跨團隊合作。
加分項:
* 在國際會議發(fā)表過相關(guān)論文。
* 參與或主導過開源大模型項目,如Hugging Face、Meta AI等社區(qū)貢獻。
* 有RAG、自動化Agent、AIGC產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)驗。
* 具備LLM推理加速、模型壓縮、硬件加速(CUDA、TPU)等優(yōu)化經(jīng)驗。
工作地點
地址:肇慶端州區(qū)創(chuàng)智中心
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職位發(fā)布者
郝倩倩HR
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