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駐場(chǎng)（外包）：海康威視
主要職責(zé)：
1.算法研究與開(kāi)發(fā)： 緊跟NLP與大模型領(lǐng)域（如LLM, Multimodal）的國(guó)際前沿技術(shù)與發(fā)展動(dòng)態(tài)，深入研究相關(guān)論文，并進(jìn)行復(fù)現(xiàn)與實(shí)驗(yàn)。
2.系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)： 參與或主導(dǎo)智能系統(tǒng)（如多模態(tài)內(nèi)容生成、智能客服、知識(shí)問(wèn)答等）的應(yīng)用設(shè)計(jì)，并獨(dú)立負(fù)責(zé)核心子模塊的算法選型、模型構(gòu)建與開(kāi)發(fā)落地。
3.模型訓(xùn)練與優(yōu)化： 利用TensorFlow、PyTorch等框架，基于業(yè)務(wù)需求進(jìn)行BERT、GPT等大型模型的微調(diào)（Fine-tuning）、訓(xùn)練及優(yōu)化。熟練應(yīng)用梯度裁剪、混合精度訓(xùn)練等技術(shù)以提升訓(xùn)練效率與模型性能。
4.分布式與高性能計(jì)算： 管理和優(yōu)化大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理流程，具備使用GPU/TPU集群進(jìn)行分布式訓(xùn)練的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，確保模型訓(xùn)練的高效與穩(wěn)定。
5.技術(shù)落地與協(xié)作： 與產(chǎn)品經(jīng)理、軟件工程師緊密協(xié)作，推動(dòng)算法模型在真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的部署、上線和迭代優(yōu)化。
任職要求：
1.教育背景： 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、電子工程或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。
2.工作經(jīng)驗(yàn)： 3年以上NLP或大模型方向的算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，具備扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)，精通Transformer模型架構(gòu)及其變體。
3.技術(shù)能力：
?精通Python編程語(yǔ)言，并熟悉Java或Scala中的至少一門(mén)。
?熟練掌握TensorFlow或PyTorch等主流深度學(xué)習(xí)框架，有豐富的模型構(gòu)建和調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)。
?深入理解大模型微調(diào)（Fine-tuning）的原理、策略（如LoRA, P-Tuning）與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
?對(duì)常用的優(yōu)化算法（如AdamW，LAMB）和訓(xùn)練技巧（如梯度裁剪、學(xué)習(xí)率調(diào)度、混合精度訓(xùn)練）有深刻理解。
?具備大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分布式模型訓(xùn)練的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，了解相關(guān)硬件（GPU/TPU）的優(yōu)化方法。
4.綜合素養(yǎng)： 具備優(yōu)秀的邏輯思維能力、問(wèn)題分析及解決能力，擁有良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神和溝通能力。
優(yōu)先考慮：
?有高質(zhì)量技術(shù)博客、開(kāi)源項(xiàng)目貢獻(xiàn)或在頂級(jí)會(huì)議（ACL, EMNLP, NeurIPS, ICML等）發(fā)表論文者。
?在多模態(tài)學(xué)習(xí)、內(nèi)容生成（AIGC）、智能對(duì)話系統(tǒng)等領(lǐng)域有實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者。
?有從0到1構(gòu)建并部署大型模型服務(wù)上線經(jīng)驗(yàn)者。