岗位职责：

1、数据标注:

对原始数据进行筛选、清洗、分类及标记,生成高质量的训练数据集，优化模型性能。

2、训练方向‌：

优化分布式训练框架，构建训练评测体系，探索新型模型架构。

3、推理方向‌：

设计模型压缩方案，优化推理延迟与资源占用。

4、应用方向:

-部署模型至硬件平台，适配推理加速库，模型调试。

-根据特定项目的要求，应用AI大模型。

任职要求：

1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能、数学、电子信息等专业优先，需具备算法与系统设计能力。

2、技术能力要求

-‌大模型领域‌：需熟悉主流大模型架构（如GPT/LLaMA/GLM系列），掌握预训练、微调、强化学习（RLHF）等技术，具备模型训练优化能力。

-‌深度学习框架‌：精通PyTorch、TensorFlow、Mindspore等框架，熟悉分布式训练加速工具（如DeepSpeed/Megatron）。

-‌推理优化‌：掌握模型压缩技术（量化、剪枝）、推理加速框架（TensorRT、vLLM、Triton）及CUDA开发经验。

-‌多模态方向‌：涉及CV/NLP/语音生成/视频理解等领域，熟悉多模态数据融合与算法实现。

-编程能力‌：熟练掌握Python/C++/Rust等语言，需具备Linux环境下开发经验。

3、项目经验与成果

-具备全流程开发经验，尤其在量化系统、大模型训练/推理加速落地项目中有实践经验。

-能快速理解行业痛点，将AI技术转化为实际业务场景解决方案。