文字大模型算法工程师
学历要求
计算机科学、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历。
岗位职责
1. 大模型预训练与持续学习： 参与从零开始或基于开源基座模型的大规模预训练工作，研究包括模型架构、训练稳定性、数据配比等关键问题。
2. 指令微调与对齐技术： 负责和应用指令微调、人类反馈强化学习、DPO等对齐技术，提升模型的理解、推理和对话能力，使其更安全、有用、符合人类价值观。
3. 模型压缩与推理优化： 研究和应用模型量化、剪枝、蒸馏等技术，优化大模型的推理效率与成本，推动模型在真实业务场景中的落地。
4. 创新研究与技术攻关： 紧跟学术前沿，探索大模型在长文本理解、复杂推理、多模态、Agent等方向的新能力，并将研究成果转化为实际应用。
5. 数据体系建设： 参与构建高质量、多样化的训练数据体系，包括数据爬取、清洗、去重、标注及合成。
岗位要求
技术基础
扎实的编程基础，精通Python，熟练掌握PyTorch或TensorFlow等至少一种主流深度学习框架。
对深度学习、自然语言处理有深刻理解，熟悉Transformer架构及其变体。
大模型经验
具备大语言模型相关项目经验，深入理解主流模型的原理和技术细节。
拥有以下至少一个方向的实践经验：
预训练：实际参与过百亿参数以上模型的预训练或持续预训练。
微调与对齐：熟练使用LoRA、QLoRA、RLHF等技术对大型模型进行微调。
推理优化：有使用工具进行模型部署和优化的经验。
工程能力
具备优秀的代码能力和工程习惯，能够处理大规模数据和分布式训练环境下的复杂问题。
思维特质
拥有出色的分析问题和解决问题的能力，对技术有强烈的好奇心和驱动力，具备良好的团队协作精神。