崗位職責: 1、負責大模型的架構設計與核心代碼開發，提升生產效率和智能化水平； 2、主導模型訓練的分布式架構設計，使用高效的并行計算技術(如數據并行、模型并行)提高訓練效率； 3、深入研究大語言模型(如GPT系列、LLaMA、Transformer等)核心技術，并結合業務需求完成模型的定制化優化； 4、解決大規模訓練中的性能優化問題，包括模型參數壓縮(如量化、剪枝)、顯存優化(如ZeRO優化、DeepSpeed)和推理加速； 5、實現和優化基于LangChain、RAG(檢索增強生成)等框架的業務場景應用，確保高效的知識檢索與動態生成能力； 6、負責核心代碼開發，設計和實現訓練與推理模塊的核心算法與功能； 7、跟蹤大模型領域的前沿技術動態，調研并引入最新的技術方法，推動創新和技術落地； 8、指導團隊技術開發，解決技術難點，保障項目按時高質量交付。 任職要求: 1、本科及以上學歷，計算機、人工智能等相關專業，3-5年以上算法工作經驗，有模型項目落地經驗。 2、熟練掌握 Pvthon、java 等常用編程語言之一，有良好的數據結構與算法基礎、具備扎實的編程功底，熟悉 Git 代碼管理。 3、精通大模型的核心技術，包括 Transformer 架構、預訓練與微調技術、指令微調(SFT)、RLHF(基于人類反饋的強化學習)等。 4、熟悉分布式訓練技術，掌握 Tensor Parallel、Pipeline Parallel等優化方法，能夠處理大規模模型的多節點訓練。 5、具備深度學習框架(如 PyTorch、TensorFlow)上的豐富開發經驗，能夠獨立完成從模型設計到部署的全流程開發。 6、熟悉 GPU/TPU 加速技術、CUDA 編程，以及 DeepSpeed 等框架的高效訓練與推理方法。 7、掌握基于向量檢索的知識增強生成(RAG)技術，熟悉LangChain 等工具的應用與擴展。 8、優秀的代碼開發能力，能夠實現高質量、高性能的核心算法和模塊， 9、能夠協調和指導團隊成員，解決技術瓶頸，推動項目進展。 加分項: 熟悉大模型在特定垂直領域(如電力)的應用場景。 具備多模態建模經驗(如文本、圖像、視頻的聯合建模)。 掌握矢量數據庫(如 Pinecone、Weaviate)以及分布式存儲技術的實際使用經驗。 有較強的代碼能力，有高質量的中大型項目或個人開源項目的經驗。