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工作職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)公司AI應(yīng)用的算法研究與開發(fā)，優(yōu)化和改進(jìn)算法性能，包括但不限于：文本分類、文本打標(biāo)、文本生成、文本匹配、知識圖譜、信息檢索、文本概要、業(yè)務(wù)相關(guān)性分析等；
2、負(fù)責(zé)LLM大模型的選型、數(shù)據(jù)特征工程、微調(diào)、推理，設(shè)計基于大模型的場景化實現(xiàn)方案；
3、負(fù)責(zé)LLM大模型服務(wù)框架的優(yōu)化開發(fā)，拉通應(yīng)用層與基礎(chǔ)大模型接口等能力；
4、參與大模型提示詞工程的設(shè)計與實現(xiàn)，提高模型的準(zhǔn)確性和效率；
5、GPU推理效率優(yōu)化，GPU集群利用優(yōu)化，虛擬化等。
任職資格：
1、人工智能、數(shù)學(xué)、算法等相關(guān)專業(yè)，本科及以上；
2、至少精通python/Java/Rust中的一種編程語言，能編碼實現(xiàn)復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯；有服務(wù)化工程化框架開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先，如SSM、django等；
3、精通AI領(lǐng)域算法，不限于自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)算法；至少熟練掌握PyTorch、numpy、TensorFlow等框架中的一種；
4、熟悉AI大模型技術(shù)原理和主流預(yù)訓(xùn)練模型特點，有深入的研究和實踐，包括但不限于預(yù)訓(xùn)練、特征工程、微調(diào)、模型度量和分析；熟悉langchain、agent、向量數(shù)據(jù)庫、embedding等技術(shù)者優(yōu)先；
5、了解GPU推理效率優(yōu)化，GPU集群利用優(yōu)化，虛擬化等經(jīng)驗優(yōu)先；
6、了解數(shù)據(jù)倉庫，有大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)優(yōu)先；
7、有在頂會、期刊發(fā)表過論文或知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)人工智能實習(xí)工作經(jīng)驗者優(yōu)先。