崗位職責(zé)1. 負(fù)責(zé)人工智能技術(shù)相關(guān)產(chǎn)品的研發(fā)與優(yōu)化，包括但不限于自然語(yǔ)言處理（NLP）、圖像處理、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域。2. 根據(jù)業(yè)務(wù)需求，獨(dú)立完成開(kāi)源模型的部署和上線，優(yōu)化模型性能，支持高并發(fā)請(qǐng)求處理，保障系統(tǒng)高可用性。3. 應(yīng)用大語(yǔ)言模型（LLM）技術(shù)開(kāi)發(fā)和優(yōu)化產(chǎn)品功能，針對(duì)不同行業(yè)場(chǎng)景優(yōu)化模型效果。4. 跟蹤、監(jiān)控和分析模型性能，發(fā)現(xiàn)并解決問(wèn)題，提升模型效果和穩(wěn)定性。5. 緊跟人工智能領(lǐng)域最新科研動(dòng)態(tài)，將前沿技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)品研發(fā)與創(chuàng)新。6. 搭建深度學(xué)習(xí)框架，研發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理等相關(guān)算法和系統(tǒng)。崗位要求? 精通Python，具備實(shí)際算法開(kāi)發(fā)或應(yīng)用開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)；熟悉Go語(yǔ)言或Java開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。? 熟悉至少一種深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe等。? 熟悉Transformer架構(gòu)，掌握分布式并行訓(xùn)練框架與策略，能處理大模型并行訓(xùn)練中的問(wèn)題。? 了解模型微調(diào)、調(diào)優(yōu)方法，有一定的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)增強(qiáng)經(jīng)驗(yàn)。 ? 熟悉A100、H100、V100等硬件架構(gòu)，以及ONNX模型優(yōu)化工具。? 熟悉知識(shí)圖譜的構(gòu)建和應(yīng)用。 ? 深入理解自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的核心技術(shù)與算法。? 掌握語(yǔ)義識(shí)別、文本生成、圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割等核心應(yīng)用領(lǐng)域知識(shí)。?對(duì)大模型（如Transformer、大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型、多模態(tài)學(xué)習(xí)、混合專家模型等）有深入研究或?qū)嵺`經(jīng)驗(yàn)。加分項(xiàng) ? 有深度學(xué)習(xí)開(kāi)源平臺(tái)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。? 在某一領(lǐng)域如深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等有深入研究成果。? 熟悉LangChain框架，了解大語(yǔ)言模型（LLM）在實(shí)際問(wèn)題中的應(yīng)用。

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