大模型算法工程师

1、具备扎实的编程技能，并且对解决复杂问题充满热情。专注于大规模语言模型（LLM）或其他大模型（如多模态模型）的训练、优化与应用开发。该职位将负责构建、训练、调优和部署先进的大模型，以推动单位在相关领域的技术创新和业务落地。
2、主要职责：
(1)大模型训练与调优：设计、实施并优化大模型的训练流程，包括数据准备、模型架构选择、超参数调整、分布式训练策略制定与执行。具有实际参与大型深度学习模型（特别是Transformer-based模型，如BERT, GPT系列, T5, LLaMA, 多模态模型等）训练项目的经验。
(2)模型开发与实现：参与或主导大模型的研发、复现、改进和适配工作。
(3)性能优化：解决大模型训练中的性能瓶颈（计算、通信、内存），进行显存优化、计算效率提升和通信优化。
(4)技术栈应用：熟练运用主流的大模型训练框架和工具（如PyTorch, TensorFlow, DeepSpeed, Megatron-LM, FSDP, Hugging Face Transformers等）。
(5)数据处理：设计和管理用于大模型训练的海量、高质量数据集，包括数据清洗、预处理、增强和安全管理。
(6)模型部署与应用探索：探索训练后模型的部署方案（如推理优化）及其在具体业务场景（如智能问答、内容生成、代码辅助、知识管理、AIGC等）中的应用潜力。
(7)技术跟踪与分享：跟踪大模型领域的前沿技术动态，并在团队内进行技术分享。
3、要求：计算机科学或相关领域的本科及以上学历。精通Python编程语言，具有3年以上实际项目开发经验。熟悉常用的Python包和框架，如Pandas, NumPy, Flask/Django等。具备良好的SQL知识，能够编写复杂的查询语句。理解数据结构、算法知识及面向对象设计原则。熟悉Linux环境，熟悉lnux常见命令。有使用版本控制工具（如Git）的经验。优秀的沟通能力和团队协作精神。
4、加分项：
（1）在自然语言处理（NLP）、语音识别处理方面有项目经验。
（2）了解或参与过大模型（如Transformer架构）的开发或应用。
（3）对开源社区有所贡献，拥有个人GitHub项目者优先考虑。