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1. 負(fù)責(zé)文本、語音、圖像等基礎(chǔ)開源大模型部署運(yùn)維、訓(xùn)練微調(diào)優(yōu)化及基礎(chǔ)應(yīng)用服務(wù)開發(fā)； 2. 與算法、數(shù)據(jù)、工程團(tuán)隊(duì)協(xié)作，推動(dòng)模型調(diào)優(yōu)方案在業(yè)務(wù)場(chǎng)景的快速落地應(yīng)用； 3. 深入分析模型訓(xùn)練與推理中的性能瓶頸（如顯存、算力、通信開銷），提出創(chuàng)新性解決方案； 4. 針對(duì)智能生產(chǎn)、智能辦公場(chǎng)景微調(diào)一批小模型，加快新質(zhì)生產(chǎn)力賦能業(yè)務(wù)。 5. 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域碩士及以上學(xué)歷； 6. 精通NLP、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和LLM技術(shù)路線，精通PyTorch/TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架，深入理解大模型訓(xùn)練技術(shù)（如ZeRO、梯度累積、模型并行、流水線并行、優(yōu)化器選擇、學(xué)習(xí)率調(diào)度）; 7. 熟悉Megatron-LM、DeepSpeed、Colossal-AI等分布式訓(xùn)練框架，掌握大模型的微調(diào)技術(shù)（如LoRA、RLHF、Adapter、Prompt Tuning），能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練策略; 8. 熟悉主流參數(shù)調(diào)優(yōu)方法（如學(xué)習(xí)率調(diào)度、優(yōu)化器選擇、權(quán)重初始化、正則化策略） 9. 具備高性能計(jì)算（HPC）經(jīng)驗(yàn)，熟悉CUDA、NCCL、GPU/TPU集群資源管理； 10. 具備Langchain、LlamaIndex 、Ollama、Vllm、Docker等大模型應(yīng)用技術(shù)框架開發(fā)能力； 11. 扎實(shí)的編程能力（Python/C ），熟悉Linux開發(fā)環(huán)境及Shell腳本。