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工作職責(zé):（可遠(yuǎn)程面試）
1. 部署和實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)模型推理，包括主流模型如llama、Qwen、Stable diffusion等。
2. 負(fù)責(zé)模型推理加速的實現(xiàn)，包括但不限于使用流行的模型推理加速框架。
3. 探索和開發(fā)自研的加速框架，以滿足特定業(yè)務(wù)需求。
4. 對主流機器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)特定的應(yīng)用場景。
5. 與算法科學(xué)家、軟件工程師和產(chǎn)品經(jīng)理合作，確保模型的有效集成和部署。
6. 跟蹤最新的機器學(xué)習(xí)研究和技術(shù)趨勢，將其應(yīng)用于產(chǎn)品開發(fā)中。
任職要求:
- 計算機科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域本科以上學(xué)歷學(xué)位。
- 至少3年的機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的工作經(jīng)驗。
- 熟練掌握Python編程語言，以及相關(guān)的機器學(xué)習(xí)庫和框架（如TensorFlow, PyTorch等）。
- 熟悉至少一種主流的模型推理加速框架（如TensorRT, Vllm等）。了解關(guān)于模型推理加速的基本概念和原理，如量化、KVcache等。
- 有使用現(xiàn)代機器學(xué)習(xí)工作流和工具的經(jīng)驗，包括模型訓(xùn)練、評估和部署。
加分項:
- 有參與開源機器學(xué)習(xí)項目的經(jīng)驗或在頂級會議發(fā)表相關(guān)研究論文。
- 熟悉分布式系統(tǒng)、容器化和集群技術(shù)(如 Kubernetes, Docker)，有實際在生產(chǎn)環(huán)境中操作的經(jīng)驗。
- 在模型可解釋性、魯棒性或模型調(diào)優(yōu)方面有相關(guān)經(jīng)驗，具備解決實際業(yè)務(wù)場景中模型性能與公平性問題的能力。