崗位職責:
1、業(yè)務理解與邏輯梳理:快速理解公司業(yè)務,與業(yè)務團隊緊密合作,梳理并優(yōu)化業(yè)務流程,將業(yè)務需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)解決方案。
2、技術(shù)選型與調(diào)研:根據(jù)項目需求,調(diào)研并選擇合適的技術(shù)棧和框架,包括但不限于TensorFlow、PyTorch等主流AI框架,以及如何高效利用如Hugging Face Transformers等開源工具。
3、數(shù)據(jù)處理與模型訓練:指導業(yè)務團隊收集、清洗和整理業(yè)務數(shù)據(jù),設計數(shù)據(jù)預處理流程,構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集用于模型訓練;優(yōu)化模型訓練策略,提升模型效果。
4、負責LLM項目的算法設計與實現(xiàn):根據(jù)業(yè)務需求,設計并實現(xiàn)適用于特定場景的大型語言模型算法,確保模型的性能、準確性和可擴展性。
5、主流大模型與技術(shù)跟蹤:持續(xù)關(guān)注自然語言處理領域的最新研究進展,評估現(xiàn)有主流大模型(如GPT系列、BERT系列等)在項目中的適用性,并探索其在特定應用場景下的創(chuàng)新使用方式。
6、模型部署與優(yōu)化:參與模型的部署工作,確保模型在生產(chǎn)環(huán)境中的穩(wěn)定運行;持續(xù)監(jiān)控模型性能,進行調(diào)優(yōu)以滿足業(yè)務需求和性能指標。
任職資格:
1、溝通協(xié)作:良好的跨部門溝通能力和團隊協(xié)作精神,能夠有效地與非技術(shù)背景的同事溝通技術(shù)方案。
2、專業(yè)技能:熟練掌握機器學習、深度學習理論,有自然語言處理(NLP)項目經(jīng)驗者優(yōu)先。
3、編程能力:精通Python編程,熟悉至少一種主流深度學習框架(TensorFlow、PyTorch)。
4、項目經(jīng)驗:有完整的機器學習項目從設計到部署的實踐經(jīng)驗,尤其是LLM或其他復雜NLP模型的實踐經(jīng)驗。
5、教育背景:計算機科學、人工智能、數(shù)學或相關(guān)領域碩士及以上學歷。