大模型算法工程师

工作内容 1.参与大模型预训练与微调：协助开展大规模语言模型的训练与微调任务，掌握训练流程、数据构建方法及损失函数设计等关键技术环节。 2.模型优化与实验推进：参与模型结构探索、训练策略改进和超参数调整等相关实验，通过结果分析持续提升模型在效果、效率与稳定性方面的表现。 3.数据清洗与体系建设：参与构建高质量训练与评估数据集，完成数据清洗、标注与组织等处理工作。 4.模型能力评测与深度分析：基于标准或定制化评测集，对大模型的语言理解、文本生成、逻辑推理、代码生成、多模态认知等能力进行系统性评估，并输出分析结论。 5.前沿算法学习与落地：研读并尝试复现主流大模型相关研究成果（如高效训练、模型压缩、推理加速、新型架构设计、对齐技术等），推动创新技术在实际项目中的应用。 6.工具链与平台协作：熟悉并参与内部训练框架、评测系统及数据处理流水线的使用与优化，提升研发效率。 职位要求： 1.计算机科学、人工智能、数学等相关专业背景，具备本科及以上学历。 2.对自然语言处理、大模型或深度学习领域有强烈兴趣，并具有一定理论积累或实践经验。 3.掌握深度学习基本原理，具备扎实的工程实现能力与良好的编程规范，至少精通Python/C++/Java/Go中的一种编程语言。 4.有AIGC及大模型相关经验者优先考虑，包括RAG、Agent、多模态等方向的实际项目经历。