NLP/大模型

NLP/大模型：初级、中级、高级岗位
初级：
1. 计算机、人工智能、自然语言处理、数学、统计学等相关专业，本科及以上学历；
2. 1年以上NLP或大模型相关算法经验，能够紧跟前沿论文中涉及的技术，深度理解机器学习、深度学习理论和算法知识和Transformer模型架构，具有较强的论文复现和改造能力；
3. 能主导设计并实现复杂的系统应用，比如多模态内容生成、智能客服等应用；
4. 对大规模预训练语言模型有深入理解者和开发经验者优先，具有较强的算法问题解决能力；
5. 熟练使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，熟练掌握并且能够根据业务需求对BERT、GPT等框架进行fine-tuning；精通常用的优化算法，精通梯度裁剪、混合精度训练等技巧；精通大模型微调(fine-tuning)原理和方式；
6. 对大规模数据处理和分布式训练有丰富的经验，掌握GPU、TPU等硬件加速器的使用和优化；能够分析并解决在训练和推理中的性能瓶颈或故障，能够优化模型推理的资源利用率。
7. 精通Python，熟悉使用Java、Scala中至少一门的编程语言；
中级：
1、 3年以上NLP或者大模型领域相关经验，能够紧跟前沿论文中涉及的技术，理解机器学习、深度学习理论和算法知识和Transformer模型架构，具有一定的论文复现能力；
2、 能参与设计系统应用，独立负责核心子模块的设计、开发工作，比如多模态内容生成、智能客服等应用；
3、 熟练使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，能够根据业务需求使用BERT、GPT等框架解决实际问题；理解常用的优化算法，精通梯度裁剪、混合精度训练等技巧；掌握大模型微调(fine-tuning)原理和方式；
高级：
1、5年以上NLP或大模型相关算法经验，能够紧跟前沿论文中涉及的技术，深度理解机器学习、深度学习理论和算法知识和Transformer模型架构，具有较强的论文复现和改造能力；
2、 能主导设计并实现复杂的系统应用，比如多模态内容生成、智能客服等应用；
3、 对大规模预训练语言模型有深入理解者和开发经验者优先，具有较强的算法问题解决能力；
4、熟练使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，熟练掌握并且能够根据业务需求对BERT、GPT等框架进行fine-tuning；精通常用的优化算法，精通梯度裁剪、混合精度训练等技巧；精通大模型微调(fine-tuning)原理和方式；
5、 对大规模数据处理和分布式训练有丰富的经验，掌握GPU、TPU等硬件加速器的使用和优化；能够分析并解决在训练和推理中的性能瓶颈或故障，能够优化模型推理的资源利用率。