岗位职责:

大模型研发与优化:

1、负责大模型（如Deepseek、Qwen、Llama等）的训练、微调、蒸馏、优化与调参工作，确保模型在业务场景中的高性能和可扩展性。

2、持续跟踪学术界和工业界的大模型前沿技术，结合公司业务需求，引入先进算法并进行创新性改进。

场景落地与定制化开发:

1、针对客户的具体业务场景，进行大模型的定制化开发和场景落地，确保模型能够有效解决客户的痛点问题。

2、设计并开发基于大模型的智能化解决方案，提升客户业务效率。

系统集成与部署:

1、负责大模型与现有业务系统的集成与部署，确保模型能够无缝嵌入到客户的生产环境中。

2、优化模型推理性能，确保模型在高并发、大规模数据场景下的高效运行。

数据处理与特征工程:

1、处理大规模、多源异构数据，进行数据清洗、特征提取和特征工程，提升模型的预测能力。

2、设计并实现高效的数据处理流程，确保数据质量和可用性。

团队协作与技术指导:

1、与产品经理、AI应用工程师、算法工程师、开发工程师等跨部门协作，确保项目按期交付。

2、指导其他工程师，分享技术经验，提升团队整体技术水平。

文档撰写与知识沉淀:

1、撰写技术文档和开发手册，确保项目的可维护性和可扩展性。

2、定期进行技术分享，总结经验教训，推动团队技术能力的持续提升。

任职要求:

1、教育背景:计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学等相关领域的硕士或博士学历，具备扎实的理论基础。

2、技术经验:5年以上大模型或深度学习相关研发经验，具备丰富的模型训练、优化和调参经验。

3、熟悉主流的大模型架构（如Deepseek、Qwen、BERT、Transformer等），具备实际项目落地经验。

4、熟练使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等），具备大规模分布式训练经验者为佳。

5、数据处理能力:具备大规模数据处理经验，熟悉数据清洗、特征工程、数据扩增等技术。熟悉主流数据库和大数据处理工具（如Hadoop、Spark等）者为佳。

6、编程能力:精通Python，熟悉C++、Java等编程语言，具备良好的代码编写和调试能力。

7、具备大型软件项目开发经验，熟悉软件开发流程和工具（如Git、CI/CD等）。

8、业务理解:具备较强的业务理解能力，能够快速理解央企的业务需求，并将其转化为技术解决方案。

9、有采购领域相关项目背景者为佳。

10、软技能:具备良好的沟通能力和团队协作精神，能够与不同背景的团队成员有效合作。具备较强的学习能力和创新意识，能够快速掌握新技术并将其应用到实际项目中。