【岗位职责】
1、参与人工智能模型训练相关课程体系设计、内容开发及独立授课，确保教学质量与学员学习效果；
2、针对课程大纲开发实战案例和教学材料，包括模型训练、调优、评估等环节的实操内容
3、能够根据研发的实战案例和教学材料，保质保量完成课程录制任务；
4、研究人工智能模型训练的最新技术与方法，保持课程的技术领先性；
5、指导学员掌握从数据准备到模型部署的全流程训练技能，培养实际解决问题的能力；
【必备条件】
专业经验
1、3年以上人工智能模型训练相关工作经验，参与过至少2个大规模模型训练项目；
2、具备多种类型模型（如NLP、计算机视觉、推荐系统等）的训练与优化经验；
3、熟悉主流深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、JAX等；
4、对模型训练中的常见问题与挑战有深入理解和解决经验；
技术能力
1、精通深度学习基础理论与实践，包括神经网络结构、反向传播、优化算法等；
2、熟练掌握模型训练过程中的超参数调优、正则化、早停等技术；
3、掌握分布式训练技术，理解数据并行、模型并行、混合精度训练等概念；
4、熟悉模型评估方法，能够设计合理的评估指标与流程；
5、了解模型部署与优化技术，如量化、剪枝、知识蒸馏等；
6、具备数据处理与特征工程能力，熟悉数据清洗、增强、预处理等技术；
7、熟悉GPU/TPU等硬件加速器在模型训练中的优化使用；
【优先条件】
1、拥有计算机科学、人工智能或相关领域的硕士或博士学位；
2、实际主导过大规模模型训练项目，有可展示的项目成果与指标改进案例；
3、有大规模模型训练基础设施搭建与维护经验；
4、参与过开源模型或框架开发，有GitHub或技术社区贡献记录；
5、在技术社区发表过模型训练相关文章、演讲或教程；
6、具备大模型训练与微调经验，熟悉RLHF、LoRA等先进技术；
7、有AI模型训练容器化与云平台部署经验；
【其他要求】
1、本科及以上学历，计算机、数学、人工智能或相关专业优先；
2、持续关注模型训练领域技术发展，具备快速学习与知识转化能力；
3、热爱教育行业，责任心强，能适应周末授课及阶段性高强度工作；
4、具备优秀的跨团队协作能力与抗压能力；
5、具备清晰的技术传递能力，善于解释复杂概念；