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AI算法资深专家(应用大模型)
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岗位职责
- 负责模型训练与优化工作,包括大模型后训练/预训练和精调、微调技术研究、RLHF等强化学习方法应用、模型蒸馏压缩及量化技术开发、性能评估与调优等技术研究
- 组织数据处理与管理相关工作,与各领域数据提供方合作,负责数据收集、清洗、标注及知识体系建设,提升数据质量与模型训练效果
- 探索技术创新与研发方向的前沿应用,推动多模态、跨语言等技术突破,保持技术领先优势
- 深耕业务落地与协作环节,通过与算法、工程等团队紧密配合,完成从需求分析到产品落地的全流程工作
持续进行性能提升与应用优化,针对行业场景开展模型能力提升,解决规模化应用中的各类技术挑战 任职要求
- 教育与专业背景 1)计算机科学、软件工程、人工智能或相关领域的硕士及以上学历(博士优先)。8年以上工作经验。 2)具备扎实的编程基础和算法理论功底,对强化学习,机器学习、深度学习有系统性了解。
- 技术经验 1)至少3~5年AI/ML方向研发经验,有AI编程工具(代码生成、自动补全、错误检测等)相关项目实战经验者优先。 2)熟练掌握主流深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch),能从零到一搭建并优化模型。 3)对模型压缩、量化、蒸馏、知识蒸馏等技术有实践经验,能够有效平衡模型性能与资源利用率。
- 编译原理与程序分析 1)理解编译原理、静态/动态分析技术,能够针对不同编程语言或框架进行语法解析和语义分析。 2)熟悉版本控制、持续集成、代码评审流程,对团队协作与开发者体验有一定了解。
- 算法与创新能力 1)对Transformer、图神经网络等新型结构有深入研究,有前沿技术探索经验或开源项目贡献者优先。 2)能跟踪国际前沿技术动态(如程序合成、自动化测试、形式化验证等),并主动思考与实践落地场景。
- 数据处理与模型迭代 1)熟悉大规模代码数据收集、清洗与标注流程,了解数据治理与隐私保护相关技术或法规。 2)能够通过数据增强、迁移学习等手段提升模型训练效果,以持续优化模型在真实开发场景下的表现。
- 产品化与解决方案 1)具备多场景应用能力,能快速适应云端IDE、本地插件、命令行工具等不同形态的集成需求。 2)有一定的架构设计与部署运维知识,能够帮助用户完成工具的部署及迭代更新。 3)具备良好的带团队交付经验,善于沟通,主动担责,攻坚破难。
- 加分项 1)在国际顶级会议或期刊发表过相关学术论文,或获得过发明专利。 2)拥有AI编程工具开源项目经验或社区影响力。
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