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工作職責: 1、數據準備與處理：收集、整理和清洗行業內相關數據，確保數據的高質量與可用性，為模型訓練奠定堅實基礎， 設計并實施有效的數據增強策略，擴充數據集規模，提升數據多樣性，以優化模型的泛化能力。 2、模型訓練與微調：熟練運用主流AI大模型，針對公司業務場景與行業數據，制定精準的微調訓練方案，實現模型性能的最大化提升，搭建和優化訓練環境，高效配置計算資源，確保訓練過程的穩定性與高效性，能夠快速定位并解決訓練過程中出現的各類技術問題。 3、訓練系統構建與優化：負責構建完整、可靠的AI大模型訓練系統，涵蓋數據管理、模型訓練、評估驗證等各個環節，確保系統的可擴展性與靈活性，以適應不斷增長的數據與業務需求，持續優化訓練系統的性能，通過技術創新與架構優化，提升訓練效率，降低計算成本，推動訓練系統的智能化與自動化水平。 4、知識體系建設：將行業數據與專業知識深度融入模型訓練，構建具有行業特色的專有知識體系，使模型能夠精準理解和應用行業知識，為公司業務提供智能決策支持，與行業專家緊密合作，挖掘行業內的關鍵知識與業務邏輯，轉化為模型可學習的特征與規則，不斷豐富和完善行業知識體系。 任職資格: 1、碩士及以上學歷，計算機科學、人工智能、機器學習等相關專業。 2、精通至少一種深度學習框架，如TensorFlow、PyTorch等，具備豐富的模型訓練與調優經驗、熟練掌握數據預處理、特征工程、模型評估等機器學習核心技術，能夠獨立完成從數據到模型部署的全流程工作。深入理解AI大模型的架構與原理，如Transformer架構、注意力機制等，熟悉主流大模型的訓練方法與技巧。具備扎實的編程能力，熟練掌握Python語言，熟悉常用的數據處理與機器學習庫，如Numpy、Pandas、Scikit - learn等。 3、具有3年以上AI大模型數據微調訓練相關工作經驗，有成功應用大模型解決實際業務問題的案例。熟悉至少一個行業（如工程建設、教育等）的數據特點與業務需求，有在該行業進行模型訓練與應用的經驗者優先。 4、對新技術、新方法保持高度的敏感性與學習熱情，具備良好的問題解決能力與創新思維，能夠在復雜的技術場景中，提出創新性的解決方案，優化模型性能與訓練效率。 5、具備良好的團隊協作精神，能夠與跨部門團隊緊密合作，共同推進項目進展、擁有優秀的溝通能力，能夠清晰、準確地表達技術觀點與方案，與不同背景的人員進行有效的溝通與協作。