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大模型算法工程师-Data

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岗位职责

  1. 主导大模型的整体研发规划,结合行业特点与业务需求,制定微调、对齐、部署等技术方案;
  2. 负责语料、知识图谱的收集、清洗、标注与优化,构建高质量行业训练数据集,提升模型在行业场景下的理解、生成与推理能力;
  3. 负责大模型后训练与优化:设计和实施持续预训练(CPT)方案,适配垂类领域知识;主导SFT、RLHF/RLAIF等后训练阶段的全流程;针对行业场景进行模型能力对齐和价值观校准;
  4. 负责领域能力评估:构建垂类领域的模型评测体系(Benchmark)和评估指标;设计领域专家评估流程,建立人机协同评估机制;
  5. 与业务、产品、工程团队紧密协作,梳理行业需求,将技术方案转化为可落地的产品功能,推动大模型产品的迭代升级。

职位要求

  1. 本科及以上学历,计算机、人工智能、数学等相关专业,有大模型研发相关经验(有明确模型落地案例者优先);
  2. 精通大模型持续预训练、微调(如LoRA、QLoRA、RLHF等)、蒸馏等技术,熟悉主流大模型框架,具备独立完成模型研发与优化的能力;
  3. 具备扎实的机器学习、深度学习、自然语言处理(NLP)基础,了解大模型底层原理(Transformer架构、MoE等),能解决模型训练、推理中的核心技术问题;
  4. 熟悉至少一个垂类行业(金融/医疗/教育/工业等)的业务逻辑,了解行业数据特点与核心痛点,能将行业知识与大模型技术深度结合;
  5. 具备良好的编程能力,熟练使用Python,掌握数据处理、模型部署相关工具,有模型工程化落地经验者优先;
  6. 具备大规模数据处理经验,熟悉数据Pipeline构建和优化。

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