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崗位職責(zé)： 1、負(fù)責(zé)模型的全流程工作，包括但不限于數(shù)據(jù)、訓(xùn)練、評(píng)測(cè)、推理部署，保證數(shù)據(jù)的高質(zhì)量和有效性； 2、LLM算法應(yīng)用研究與算法落地工作，包括但不限于語(yǔ)言LLM、多模態(tài)LLM，Prompt工程/RAG/Agents/SFT/RLHF等LLM相關(guān)前沿技術(shù)； 3、持續(xù)探索在各種用戶場(chǎng)景下，利用AI能力增強(qiáng)業(yè)務(wù)迭代效果； 4、深度參與產(chǎn)品研發(fā)項(xiàng)目，和產(chǎn)品經(jīng)理/業(yè)務(wù)研發(fā)/質(zhì)量/等同學(xué)密切配合，提高項(xiàng)目整體收益。 任職要求： 1、計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，3年以上深度學(xué)習(xí)算法研究與開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，具有LLM開(kāi)發(fā)和實(shí)際落地經(jīng)驗(yàn)； 2、具備LLM相關(guān)算法的扎實(shí)基礎(chǔ)，包括但不限于單模態(tài)/多模態(tài)LLM訓(xùn)練（RAG/SFT/RLHF/Prompt）、部署和蒸餾等領(lǐng)域的全面學(xué)習(xí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)； 3、熟悉主流的Bert/Transformer/ViT/Clip等主流預(yù)訓(xùn)練模型，熟練掌握TensorFlow/PyTorch/Keras等任一主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架； 4、有較強(qiáng)的業(yè)務(wù)問(wèn)題到算法模型的建模能力，有強(qiáng)烈的技術(shù)好奇心、自驅(qū)力和進(jìn)取心，能及時(shí)關(guān)注和學(xué)習(xí)業(yè)界最佳實(shí)踐； 5、崗位地點(diǎn)：北京、上海、深圳。 加分項(xiàng)： 1）有高關(guān)注度的機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)博客或GitHub項(xiàng)目； 2）有過(guò)數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)或ACM-ICPC/NOI/IOI相關(guān)的競(jìng)賽經(jīng)歷并取得優(yōu)秀成績(jī)； 3）有國(guó)際頂級(jí)會(huì)議(KDD/NeurIP/ACL/EMNLP/IJCAI/AAAI/SIGIR等)Paper發(fā)表者優(yōu)先。