職位描述
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大模型開發(fā)工程師
崗位職責:
1、負責搭建公司私有化大模型,結合公司業(yè)務需求與技術架構,完成框架的選型、設計、搭建及優(yōu)化工作;
2、基于私有化大模型進行模型微調、輕量化部署與功能開發(fā)。包括但不限于收集、整理、清洗行業(yè)專屬數(shù)據(jù),運用深度學習技術與合適的訓練算法,對模型進行有針對性的訓練,使其精準適配行業(yè)特性與業(yè)務場景;
3、參與 AI 模塊的需求分析與方案設計,輸出技術文檔、部署手冊與測試用例,確保方案符合軟件開發(fā)的流程規(guī)范與合規(guī)要求;
4、于訓練好的行業(yè)模型,與業(yè)務團隊緊密協(xié)作,進行各種業(yè)務應用場景開發(fā);
5、跟蹤模型在實際業(yè)務中的運行效果,通過用戶反饋與業(yè)務數(shù)據(jù)迭代優(yōu)化模型參數(shù)、prompt 策略,解決應用場景中的各類問題。
任職要求:
1、計算機科學、人工智能或相關領域本科以上學歷,具有3年以上AI研發(fā)經(jīng)驗;
2、具備扎實的數(shù)據(jù)結構和算法基礎,精通機器學習、深度學習的理論基礎和算法;
3、熟練掌握 PyTorch/TensorFlow 等深度學習框架,具備大模型微調(LoRA/QLoRA)、預訓練數(shù)據(jù)處理、推理部署等全流程開發(fā)經(jīng)驗;
4、熟悉開源大模型生態(tài)(如 Qwen、Llama、ChatGLM),了解 MoE 架構、模型量化(AWQ/GPTQ)、推理加速(vLLM/SGLang)等核心技術;
5、熟悉 RAG 檢索增強生成技術,能夠構建行業(yè)專屬知識庫并實現(xiàn)與大模型的聯(lián)動;
6、熟練掌握數(shù)據(jù)處理與分析技術,精通 Python 語言及其數(shù)據(jù)處理庫(如 Pandas、Numpy 等),能夠高效完成行業(yè)數(shù)據(jù)的清洗、預處理、特征工程等任務,確保數(shù)據(jù)質量滿足模型訓練要求;
7、有 OCR 大模型實現(xiàn)文檔結構化、報告合規(guī)校驗等相關項目經(jīng)驗者優(yōu)先。
崗位職責:
1、負責搭建公司私有化大模型,結合公司業(yè)務需求與技術架構,完成框架的選型、設計、搭建及優(yōu)化工作;
2、基于私有化大模型進行模型微調、輕量化部署與功能開發(fā)。包括但不限于收集、整理、清洗行業(yè)專屬數(shù)據(jù),運用深度學習技術與合適的訓練算法,對模型進行有針對性的訓練,使其精準適配行業(yè)特性與業(yè)務場景;
3、參與 AI 模塊的需求分析與方案設計,輸出技術文檔、部署手冊與測試用例,確保方案符合軟件開發(fā)的流程規(guī)范與合規(guī)要求;
4、于訓練好的行業(yè)模型,與業(yè)務團隊緊密協(xié)作,進行各種業(yè)務應用場景開發(fā);
5、跟蹤模型在實際業(yè)務中的運行效果,通過用戶反饋與業(yè)務數(shù)據(jù)迭代優(yōu)化模型參數(shù)、prompt 策略,解決應用場景中的各類問題。
任職要求:
1、計算機科學、人工智能或相關領域本科以上學歷,具有3年以上AI研發(fā)經(jīng)驗;
2、具備扎實的數(shù)據(jù)結構和算法基礎,精通機器學習、深度學習的理論基礎和算法;
3、熟練掌握 PyTorch/TensorFlow 等深度學習框架,具備大模型微調(LoRA/QLoRA)、預訓練數(shù)據(jù)處理、推理部署等全流程開發(fā)經(jīng)驗;
4、熟悉開源大模型生態(tài)(如 Qwen、Llama、ChatGLM),了解 MoE 架構、模型量化(AWQ/GPTQ)、推理加速(vLLM/SGLang)等核心技術;
5、熟悉 RAG 檢索增強生成技術,能夠構建行業(yè)專屬知識庫并實現(xiàn)與大模型的聯(lián)動;
6、熟練掌握數(shù)據(jù)處理與分析技術,精通 Python 語言及其數(shù)據(jù)處理庫(如 Pandas、Numpy 等),能夠高效完成行業(yè)數(shù)據(jù)的清洗、預處理、特征工程等任務,確保數(shù)據(jù)質量滿足模型訓練要求;
7、有 OCR 大模型實現(xiàn)文檔結構化、報告合規(guī)校驗等相關項目經(jīng)驗者優(yōu)先。
工作地點
地址:廣州番禺區(qū)廣電計量科技產業(yè)園
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求職提示:用人單位發(fā)布虛假招聘信息,或以任何名義向求職者收取財物(如體檢費、置裝費、押金、服裝費、培訓費、身份證、畢業(yè)證等),均涉嫌違法,請求職者務必提高警惕。

廣州
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注:聯(lián)系我時,請說是在江蘇人才網(wǎng)上看到的。
