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崗位職責：
1. 負責AI圖像識別邊緣計算研發(fā)、落地，并根據(jù)產(chǎn)品的持續(xù)演進不斷更新算法；
2. 負責視覺相關(guān)算法的研究和應用，目標追蹤，目標檢測，關(guān)鍵點定位，圖像分割等計算機視覺技術(shù)；
3. 負責大模型應用的架構(gòu)設計和研發(fā)，包括模型訓練、數(shù)據(jù)集管理、模型管理、模型評測、模型部署；
4. 針對數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理、模型訓練等方面的問題，進行技術(shù)方案的制定及技術(shù)難題的攻關(guān)；
5. 使用公共大模型/開源模型，熟練使用提示詞工程，優(yōu)化模型輸出結(jié)果。對模型進行優(yōu)化和部署，提高模型的準確率和性能；
6. 與團隊成員共同攻克技術(shù)難題，持續(xù)迭代項目能力輸出，提高服務質(zhì)量。
任職要求：
1. 統(tǒng)招本科及以上學歷，具備3年及以上相關(guān)經(jīng)驗，熟悉C++、CUDA、python等語言
2. 熟悉模型部署，具備將算法成功部署到邊緣設備的經(jīng)驗，包括模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化和部署流程。
3. 熟悉LLM模型端到端優(yōu)化部署，有成功開發(fā)和部署大規(guī)模自然語言處理模型的項目經(jīng)驗
4. 熟練掌握 PyTorch tensorflow、OpenVino等，具有模型創(chuàng)建、訓練、調(diào)優(yōu)和測試的經(jīng)驗
5. 具備LLMs、Bert、YOLO 等深度模型的加速經(jīng)驗。
6. 熟悉至少一種常用的AI原生應用引擎，熟悉RAG技術(shù)；
具備以下條件者優(yōu)先：
1、 有實際大模型訓練平臺開發(fā)經(jīng)驗（標注平臺、數(shù)據(jù)管理平臺、模型管理系統(tǒng)、模型評測系統(tǒng)、模型自動化部署）；
2、 具有實際模型訓練加速經(jīng)驗，熟悉訓練框架、分布式訓練方案（Pytorch、Megatron、Deep-Speed）；