岗位描述
岗位职责
1、参与大语言模型、多模态大模型相关算法研发,包括预训练、SFT、RLHF、指令微调、Agent、RAG 等方向实验与落地;
2、负责数据集构建、数据清洗、数据质量评估、prompt 工程,设计数据增强、过滤策略,提升模型效果。
3、开展模型评测工作,搭建自动化评测基线,从通用能力、领域能力、幻觉、安全性等维度分析模型优缺点;
4、基于开源大模型(LLaMA、Qwen、InternLM 等)进行微调、蒸馏、量化、LoRA/QLoRA 微调实验,迭代优化模型效果;
5、参与大模型应用方案设计,如智能问答、知识库检索增强、智能体工作流、工具调用等业务落地;
6、跟踪前沿大模型论文与技术方案,复现前沿算法,输出技术报告,推动技术方案工程验证;
7、协作工程和产品部门,完成算法方案交付,支撑业务场景上线迭代。
岗位要求
1、硕士研究生及以上学历,计算机、人工智能、自动化、数学、电子信息等相关专业;
2、拥有扎实的机器学习、深度学习基础,熟悉Transformer、注意力机制、预训练语言模型核心原理;
3、熟练使用 Python,掌握 PyTorch/TensorFlow 至少一种深度学习框架;熟练运用 Numpy、Pandas 等数据工具。
4、熟悉 NLP 基础任务:文本分类、抽取、生成、语义匹配,了解大模型微调范式(SFT、LoRA、DPO 等);
5、有大模型相关实践经历:课程项目、竞赛、科研课题、开源复现、实习项目均可;
6、了解数据集制作、数据清洗、模型评估方法,能够独立设计实验、分析实验结果;
7、能够阅读英文技术论文,持续跟进 LLM、Agent、RAG、多模态大模型前沿进展;
8、熟悉 Git、Linux 开发环境,具备基础命令行操作能力。