主要職責
1.結合公司實際業(yè)務需求，篩選合適的開源模型并完成私有化部署與日常維護；
2.設計并搭建高效、可拓展的AI大模型架構，涵蓋Transformer及其衍生結構，適配多樣化業(yè)務場景；
3.研究并實踐模型壓縮、量化、蒸餾等技術，持續(xù)優(yōu)化模型參數(shù)性能；
4.負責大規(guī)模數(shù)據(jù)的采集與整理，執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗與預處理流程，保障數(shù)據(jù)質量與一致性，開展數(shù)據(jù)標注與分類工作，為模型訓練提供高質量標注集。運用數(shù)據(jù)挖掘與分析手段，提取關鍵信息與特征，支撐模型訓練與迭代優(yōu)化。

任職要求
1.計算機科學、信息技術、人工智能、數(shù)學、統(tǒng)計學等相關專業(yè)本科或碩士學歷，具備兩年以上相關領域工作經(jīng)驗；
2.精通Python、Java、C++等編程語言，具有扎實的數(shù)據(jù)結構與算法功底；
3.熟悉TensorFlow、PyTorch等主流深度學習框架，能獨立完成模型訓練與調優(yōu)；
4.掌握多模態(tài)技術及其架構原理，了解其典型應用場景并具備實踐經(jīng)驗；
5.對Deepseek、Kimi、豆包、通義千問、智譜等主流大模型有深入理解與實際應用經(jīng)驗，具備模型訓練與微調能力；
6.熟悉常見機器學習算法與深度學習模型的基本原理與實現(xiàn)方式；
7.熟練掌握數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)清洗及預處理技術，能熟練使用SQL/Hive/Spark等工具對海量數(shù)據(jù)進行處理與分析；
8.具備良好的團隊協(xié)作意識，能夠與跨專業(yè)背景成員高效溝通與配合；
9.擁有較強的學習能力與問題排查能力，能快速掌握新技術，定位并解決模型相關問題。