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一、崗位職責(zé):
1. 根據(jù)部門項(xiàng)目需求設(shè)計(jì)大模型優(yōu)化調(diào)試和基于大模型技術(shù)實(shí)現(xiàn)整體技術(shù)方案設(shè)計(jì)規(guī)劃。
2. 負(fù)責(zé)基于項(xiàng)目需求開展數(shù)據(jù)處理和分析工作，設(shè)計(jì)、篩選和優(yōu)化特征，通過(guò)特征提?。ㄈ缥谋鞠蛄炕?、圖像特征提?。?、特征轉(zhuǎn)換（歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化）、特征組合等手段提升模型性能。
3. 負(fù)責(zé)根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求開展算法選型與設(shè)計(jì)，使用框架（如 TensorFlow、PyTorch、Scikit－learn）搭建模型，進(jìn)行端到端訓(xùn)練；通過(guò)交叉驗(yàn)證、超參數(shù)調(diào)優(yōu)（如學(xué)習(xí)率、batch size、正則化參數(shù)）優(yōu)化模型性能；監(jiān)控訓(xùn)練過(guò)程、分析訓(xùn)練結(jié)果并調(diào)整策略。大模型提示詞的開發(fā)、優(yōu)化與迭代，提升模型在不同場(chǎng)景下的輸出質(zhì)量。
4. 負(fù)責(zé)基于項(xiàng)目需求開展模型評(píng)估與驗(yàn)證，對(duì)比不同模型方案的優(yōu)劣，開展模型驗(yàn)證與測(cè)試。
5. 負(fù)責(zé)模型部署與維護(hù)，將訓(xùn)練好的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，支持 API 接口調(diào)用或嵌入式系統(tǒng)集成，與開發(fā)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，解決模型部署中的技術(shù)問(wèn)題，基于新數(shù)據(jù)或業(yè)務(wù)需求變化，定期迭代模型，持續(xù)優(yōu)化效果。
6. 與產(chǎn)品經(jīng)理、業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)溝通，明確建模目標(biāo)，將業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為可量化的技術(shù)問(wèn)題。參與需求評(píng)審，評(píng)估模型可行性和開發(fā)周期，提供技術(shù)方案建議。
7. 持續(xù)跟蹤大模型領(lǐng)域的前沿技術(shù)，并應(yīng)用到實(shí)際工作中。

二、任職要求：
1. 本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能等相關(guān)專業(yè)。
2. 精通 Python 編程語(yǔ)言，熟練掌握 PyTorch、TensorFlow 等深度學(xué)習(xí)框架，熟練Hugging Face Transformers 等開源工具。
3. 具有 3 年以上軟件開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，1 年以上大模型開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有過(guò)大規(guī)模語(yǔ)言模型的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
4. 熟悉自然語(yǔ)言處理技術(shù)，對(duì)大模型的原理、架構(gòu)有深入理解。
5. 具備較強(qiáng)的算法設(shè)計(jì)能力和問(wèn)題解決能力，具備良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神。
6. 有大模型微調(diào)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
7. 了解 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）等技術(shù)者優(yōu)先。