1、負(fù)責(zé)通用人工智能模型的設(shè)計、算法優(yōu)化及訓(xùn)練調(diào)優(yōu)工作，提升模型的泛化能力、效率與性能；
2、與產(chǎn)品、工程團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，將通用模型技術(shù)落地到實(shí)際業(yè)務(wù)產(chǎn)品中，解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題，提升產(chǎn)品競爭力；
3、負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的處理策略制定、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估及數(shù)據(jù)增強(qiáng)方案設(shè)計，保障模型訓(xùn)練效果；
4、撰寫技術(shù)文檔，包括模型設(shè)計方案、訓(xùn)練報告、接口文檔等，沉淀技術(shù)成果；
5、跟蹤國內(nèi)外通用模型領(lǐng)域的前沿技術(shù)動態(tài)，結(jié)合業(yè)務(wù)需求開展技術(shù)預(yù)研與創(chuàng)新，探索新的模型結(jié)構(gòu)與應(yīng)用場景。
1、學(xué)歷要求：研究生及以上學(xué)歷，計算機(jī)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)；
2、工作經(jīng)驗(yàn)：具有2年以上通用模型設(shè)計、訓(xùn)練或相關(guān)領(lǐng)域的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)，有成熟模型落地項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
3、技術(shù)能力：精通深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch等），熟悉Transformer、BERT、GPT等主流通用模型的原理與實(shí)現(xiàn)；具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（線性代數(shù)、概率論、微積分等）和機(jī)器學(xué)習(xí)理論知識；掌握模型壓縮、量化、部署等相關(guān)技術(shù)者優(yōu)先；
4、工程能力：具備良好的編程習(xí)慣和代碼能力，熟練使用Python等編程語言，能夠獨(dú)立完成模型的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)；
5、綜合素質(zhì)：具有較強(qiáng)的問題分析與解決能力、創(chuàng)新思維和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能夠承受一定的工作壓力，對通用人工智能領(lǐng)域充滿熱情。
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