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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來解決實際問題。
4. 數(shù)據(jù)存儲與管理： 設(shè)計和管理高效的數(shù)據(jù)庫方案，特別是針對金融時間序列數(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，提升整個團隊的研發(fā)效率。
1. 有大模型或者RL深度學(xué)習(xí)算法相關(guān)實習(xí)經(jīng)驗；
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；
3. 對SFT、RLHF、DPO等常見的大模型微調(diào)算法都有了解，有實際操作經(jīng)驗者優(yōu)先；
4. 扎實的編程功底，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)解決實際問題有興趣，勇于嘗試；
6. 有天池等競賽經(jīng)驗、論文發(fā)表者優(yōu)先。
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