崗位職責(zé)：
1.負(fù)責(zé)預(yù)訓(xùn)練大模型的工程化落地，探索業(yè)界領(lǐng)先的大模型框架；
2.圍繞AI大模型領(lǐng)域，構(gòu)建從數(shù)據(jù)采集、加工標(biāo)注、算法訓(xùn)練部署、推理的數(shù)據(jù)算法流閉環(huán)；
3.負(fù)責(zé)大模型的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、微調(diào)、部署和優(yōu)化，提高模型的效率、穩(wěn)定性和可擴(kuò)展性，推動(dòng)大模型在邊端側(cè)的應(yīng)用；
4.跟蹤國(guó)內(nèi)外前沿的大模型技術(shù)動(dòng)態(tài)，持續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化現(xiàn)有模型；
崗位需求：
1.本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)相關(guān)背景，3-5年工作經(jīng)驗(yàn)；
2.精通Python、C/C++、Go等編程語(yǔ)言，熟練掌握PyTorch或TensorFlow等主流深度學(xué)習(xí)框架；
3.熟悉大模型分布式訓(xùn)練技術(shù)和框架庫(kù)，如Megatron、DeepSpeed、Deepspeed-Chat等，熟悉框架庫(kù)源碼，有千卡以上集群的大模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)；
4.精通大模型推理優(yōu)化技術(shù)、模型壓縮技術(shù)，如量化、剪枝和蒸餾等，精通各種微調(diào)技術(shù)，如LoRA、p-tuning、SFT、RLHF等；
5.有GPT類(lèi)大模型優(yōu)化及工程應(yīng)用實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。