1、参与大模型的架构设计与优化，包括模型结构选型、参数调整、性能提升等工作。
2、设计和实现算法，提升模型在自然语言处理、文本生成等任务中的准确性和效率。
3、负责模型训练数据的预处理、清洗及标注工作，确保数据质量。
4、深入研究和理解大模型相关的前沿技术，如Transformer架构、预训练模型等，并应用于实际项目中。
5、负责数据处理与预处理，从海量数据中提取有价值的信息，为模型训练提供高质量的数据支持。
6、使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）进行模型的开发与训练，不断优化模型的准确性和效率。
7、跟踪和分析模型在实际应用中的性能表现，及时发现问题并提出解决方案，持续改进模型效果。
参与技术创新和研究工作，探索新的算法和技术方向，为公司的大模型技术发展提供前瞻性的思路和建议。
任职要求：
1、精通深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）、Transformer等，对模型原理有深入理解。
熟练掌握至少一种深度学习框架，能够独立完成模型的开发、训练和调优工作。
2、扎实的数学基础，包括线性代数、概率论、数理统计等，能够运用数学知识解决实际算法问题。
精通Python编程，熟悉PyTorch或TensorFlow等深度学习框架。
3、理解大语言模型的工作原理，具备模型调优、量化、剪枝等相关经验。
5、有较强的数据处理能力，能够独立完成数据集的构建与优化。
6、对新技术有浓厚兴趣，能够快速学习并应用最新的研究成果于实际项目中。