1. 垂直領(lǐng)域大語言模型、多模態(tài)大模型微調(diào);
2. 垂直任務(wù)Benchmark、評測管線構(gòu)建和日常評測;
3. 利用大模型及相關(guān)工具,搭建workflow/agent來解決實(shí)際問題。
4. 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理: 設(shè)計(jì)和管理高效的數(shù)據(jù)庫方案,特別是針對金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)(如使用DolphinDB, InfluxDB, KDB+等)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如新聞、公告),確保數(shù)據(jù)的完整性、一致性和高可用性。
5. 特征平臺 (Feature Store) 構(gòu)建: 牽頭構(gòu)建一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的特征庫(Feature Store),讓策略研究員(做多智能體、vLLM的同事)可以方便地調(diào)用、復(fù)用和共享特征,避免重復(fù)勞動(dòng),提升整個(gè)團(tuán)隊(duì)的研發(fā)效率。
1. 有大模型或者RL深度學(xué)習(xí)算法相關(guān)實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn);
2. 有LLM基礎(chǔ),了解LLM基本原理、訓(xùn)練方法和應(yīng)用技術(shù),了解RAG、Agent方向研發(fā)范式,具備提示詞工程、微調(diào)經(jīng)驗(yàn);
3. 對SFT、RLHF、DPO等常見的大模型微調(diào)算法都有了解,有實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;
4. 扎實(shí)的編程功底,熟悉pytorch等主流深度學(xué)習(xí)框架,熟練使用python;
5. 對技術(shù)以及用技術(shù)解決實(shí)際問題有興趣,勇于嘗試;
6. 有天池等競賽經(jīng)驗(yàn)、論文發(fā)表者優(yōu)先。
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