主要职责：
(1)大模型训练与调优：设计、实施并优化大模型的训练流程，包括数据准备、模型架构选择、超参数调整、分布式训练策略制定与执行。具有实际参与大型深度学习模型（特别是Transformer-based模型，如BERT, GPT系列, T5, LLaMA, 多模态模型等）训练项目的经验。
(2)模型开发与实现：参与或主导大模型的研发、复现、改进和适配工作。
(3)性能优化：解决大模型训练中的性能瓶颈（计算、通信、内存），进行显存优化、计算效率提升和通信优化。
(4)技术栈应用：熟练运用主流的大模型训练框架和工具（如PyTorch, TensorFlow, DeepSpeed, Megatron-LM, FSDP, Hugging Face Transformers等）。
(5)数据处理：设计和管理用于大模型训练的海量、高质量数据集，包括数据清洗、预处理、增强和安全管理。
(6)模型部署与应用探索：探索训练后模型的部署方案（如推理优化）及其在具体业务场景（如智能问答、内容生成、代码辅助、知识管理、AIGC等）中的应用潜力。
(7)技术跟踪与分享：跟踪大模型领域的前沿技术动态，并在团队内进行技术分享。