一、崗位職責 1. 模型開發與優化：利用Python及相關框架（如PyTorch、TensorFlow等），參與AI大模型的架構設計、開發與訓練工作；負責模型的性能優化，包括但不限于模型壓縮、剪枝、混合精度訓練等，提升模型的運行效率和準確性。 2. 應用框架搭建：設計并實現AI大模型的應用框架，確保模型能夠高效地集成到各類業務場景中；開發和維護模型服務接口，支持多場景下的模型調用與推理服務，保障系統的穩定性和高可用性。 3. 數據處理與分析：進行大規模數據的預處理、清洗、標注和特征工程，為模型訓練提供高質量的數據支持；深入分析數據特點，挖掘數據價值，探索數據與模型性能之間的關系，提出針對性的數據優化策略。 4. 技術研究與創新：關注AI領域的前沿技術動態，尤其是大模型相關的新技術、新方法，探索其在實際項目中的應用可行性；參與團隊內部的技術研討與交流，分享研究成果，推動團隊技術水平的整體提升。 5. 項目協作與溝通：與算法團隊、產品團隊、測試團隊等緊密合作，確保項目從需求分析到上線部署的全流程順利推進；負責編寫詳細的技術文檔，包括設計文檔、操作手冊、性能報告等，為項目的后續維護和升級提供有力保障。 二、任職要求 1. 學歷專業：本科及以上學歷，計算機科學、人工智能、軟件工程、統計學等相關專業優先。 2. 編程能力：精通Python編程語言，具備扎實的編程基礎和良好的代碼風格；熟練掌握常用的數據結構和算法，能夠運用Python解決復雜的實際問題。 3. AI知識與經驗：熟悉深度學習框架（如PyTorch、TensorFlow等），了解其底層原理和運行機制；有大模型開發、訓練、優化相關經驗，熟悉Transformer架構及其變體，如GPT、BERT等；掌握機器學習的基本理論和方法，包括監督學習、無監督學習、強化學習等。 4. 數據處理技能：熟練掌握數據處理和分析工具，如Pandas、NumPy、Matplotlib等；具備豐富的數據預處理、清洗、標注和特征工程經驗，能夠處理大規模、高維度的數據。 5. 項目實踐：具有至少5年以上Python開發經驗，有AI大模型相關項目實踐經驗者優先；熟悉模型部署流程，了解Docker、Kubernetes等容器化技術，有模型在云端或本地服務器部署經驗者優先。 6. 學習與創新能力：對新技術、新方法有強烈的學習興趣和好奇心，具備快速學習和應用新知識的能力；具備良好的創新思維和問題解決能力，能夠獨立分析和解決項目中遇到的各種技術難題。 7. 溝通協作：具備良好的團隊合作精神和溝通能力，能夠與不同背景的團隊成員有效協作，共同完成項目目標；具備較強的責任心和執行力，能夠在規定時間內高質量地完成工作任務。 三、加分項 1. 在知名AI競賽中取得優異成績者優先。 2. 參與過開源AI項目，有代碼貢獻者優先。 3. 熟悉分布式計算框架（如MPI、Horovod等），具備分布式訓練經驗者優先。 4. 有自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、語音識別等領域的實際項目經驗者優先。