职责描述
1. 基于团队的需求，对大语言模型/视觉语言大模型进行训练、微调、优化和应用落地，应用场景包括但不限于意图识别、文本摘要、文本总结、多轮对话技术、开集目标检测等；
2. 设计和实现微调算法，对微调过程中的数据进行预处理和分析，确保数据集的质量和适用性，评估和分析微调结果，调整模型以提高其性能；
3. 搭建端到端大模型微调、训练和部署工具链，维护服务器训练集群，实现大模型在服务器端的高效部署；
4. 运用Prompt工程/Agent智能体的相关技术，基于用户场景完成设计和评测工作。
技能描述
1. 熟练掌握深度学习、机器学习、自然语言处理、多模态的基础知识，熟悉常用模型的原理、特点及应用，能够根据实际问题设计合理的技术方案；
2. 熟悉PyTorch、TensoFlow等深度学习框架，熟悉Transformer、BERT、GPT、LLaMA及其扩展等典型深度学习模型的原理和实现；
3. 掌握各种类型大模型应用的架构方式，例如Chatbot、RAG、Agent等，并有相关应用研发经验；
4. 掌握Python、C++、Java等至少一门编程语言，熟悉Linux环境；
5.有大模型(LLM/VLM)项目落地经验，自动驾驶大模型或者智能座舱语音交互相关。硕士3-5年深度学习工作经验(带有1年大模型工作经验)，博士不限工作经验(研究方向：NLP/CV)。
职位描述
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更新于：2025-01-16