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1、參與大模型的架構(gòu)設(shè)計與優(yōu)化，包括模型結(jié)構(gòu)選型、參數(shù)調(diào)整、性能提升等工作。
2、設(shè)計和實現(xiàn)算法，提升模型在自然語言處理、文本生成等任務(wù)中的準確性和效率。
3、負責(zé)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的預(yù)處理、清洗及標注工作，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。
4、深入研究和理解大模型相關(guān)的前沿技術(shù)，如Transformer架構(gòu)、預(yù)訓(xùn)練模型等，并應(yīng)用于實際項目中。
5、負責(zé)數(shù)據(jù)處理與預(yù)處理，從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。
6、使用深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch等）進行模型的開發(fā)與訓(xùn)練，不斷優(yōu)化模型的準確性和效率。
7、跟蹤和分析模型在實際應(yīng)用中的性能表現(xiàn)，及時發(fā)現(xiàn)問題并提出解決方案，持續(xù)改進模型效果。
參與技術(shù)創(chuàng)新和研究工作，探索新的算法和技術(shù)方向，為公司的大模型技術(shù)發(fā)展提供前瞻性的思路和建議。
任職要求：
1、精通深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（LSTM、GRU）、Transformer等，對模型原理有深入理解。
熟練掌握至少一種深度學(xué)習(xí)框架，能夠獨立完成模型的開發(fā)、訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)工作。
2、扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計等，能夠運用數(shù)學(xué)知識解決實際算法問題。
精通Python編程，熟悉PyTorch或TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架。
3、理解大語言模型的工作原理，具備模型調(diào)優(yōu)、量化、剪枝等相關(guān)經(jīng)驗。
5、有較強的數(shù)據(jù)處理能力，能夠獨立完成數(shù)據(jù)集的構(gòu)建與優(yōu)化。
6、對新技術(shù)有濃厚興趣，能夠快速學(xué)習(xí)并應(yīng)用最新的研究成果于實際項目中。