大模型算法工程师（核心研发）

【职位描述】
1. 负责公司大模型（LLM及多模态模型）的核心算法研发，包括但不限于模型架构的设计、改进与实现。
2. 主导针对工业（矿山）垂直领域的大模型预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning），包括SFT、RLHF、DPO等关键技术。
3. 构建和管理高效、可扩展的数据处理管线，负责大规模训练数据的清洗、去重、过滤和Tokenization。
4. 紧跟大模型前沿技术，研究参数高效微调（如LoRA、QLoRA）、模型融合、长文本处理等技术，并将其应用于模型迭代。
5. 与应用和量化团队协作，从算法层面优化模型结构，使其更易于推理和部署。
【岗位要求】
1. 人工智能、计算机科学、数学等相关专业，硕士及以上学历（博士优先）。
2. 具备扎实的数学和机器学习基础，深入理解Transformer、MoE等大模型架构及其原理。
3. 在AI/NLP/ML领域顶级会议（如NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP等）发表高质量论文者优先。
4. 精通PyTorch/JAX/TensorFlow等框架，具备丰富的大模型训练经验，熟悉分布式训练（FSDP, ZeRO, DeepSpeed）技术。
5. 具备强大的工程能力，能熟练处理T级别以上的大规模数据集。
6. 对新技术充满热情，具备极强的论文阅读、复现和创新能力。
7. 熟悉Hugging Face生态，有大型开源模型（如Llama, Mistral, GLM等）训练和微调经验者优先。