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崗位職責(zé)

1. AI訓(xùn)練與優(yōu)化，負(fù)責(zé)AI大模型的訓(xùn)練，標(biāo)注和整理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，調(diào)整模型參數(shù)，優(yōu)化訓(xùn)練效果，提升預(yù)測和泛化能力，降低過擬合風(fēng)險(xiǎn)，并適應(yīng)新數(shù)據(jù)和需求。
2. 新prompt設(shè)計(jì)與迭代，根據(jù)任務(wù)和業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)新的prompt，并持續(xù)優(yōu)化和迭代，以滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)。
3. 技術(shù)與業(yè)務(wù)溝通，訓(xùn)練工程師需與業(yè)務(wù)方緊密溝通，參與項(xiàng)目評審和開發(fā)測試，通過AI技術(shù)賦能業(yè)務(wù)。

1. 本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、電子信息、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先。計(jì)算機(jī)科學(xué)與軟件工程專業(yè)能為掌握訓(xùn)練系統(tǒng)架構(gòu)、代碼實(shí)現(xiàn)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)；電子信息專業(yè)有助于理解硬件底層原理，更好地進(jìn)行算力優(yōu)化；數(shù)學(xué)專業(yè)背景可助力理解模型訓(xùn)練中的數(shù)學(xué)原理與算法邏輯。
2. 具有 2 - 5 年模型訓(xùn)練相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，參與過大型深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目的訓(xùn)練環(huán)節(jié)，從模型搭建初始到最終訓(xùn)練完成并達(dá)到預(yù)期效果，積累了豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，熟悉不同模型架構(gòu)在訓(xùn)練過程中的特性與挑戰(zhàn) 。
3. 精通深度學(xué)習(xí)框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，熟練掌握框架的高級特性，包括模型的構(gòu)建、訓(xùn)練、評估、保存與加載等操作，能依據(jù)模型需求靈活調(diào)整框架參數(shù)，優(yōu)化訓(xùn)練流程。
4. 熟悉多種機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)，雖不要求像算法工程師那般深入推導(dǎo)算法，但要了解常見算法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）的訓(xùn)練原理，以便在訓(xùn)練過程中精準(zhǔn)診斷問題并進(jìn)行針對性調(diào)整。
5. 掌握分布式訓(xùn)練技術(shù)，熟悉如何在集群環(huán)境下利用多機(jī)多卡進(jìn)行模型并行與數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練，了解 GPU 編程與優(yōu)化技巧，熟知如 NVIDIA 的 CUDA 編程模型，能夠充分挖掘硬件算力潛能，加速大模型訓(xùn)練進(jìn)程。
6. 具備扎實(shí)的編程技能，熟練使用 Python、C 等編程語言，能編寫高效的數(shù)據(jù)預(yù)處理、后處理腳本，協(xié)同模型訓(xùn)練流程，確保數(shù)據(jù)流暢通無阻，為訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。
7. 具備嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)態(tài)度，在模型訓(xùn)練過程中，對每一個(gè)訓(xùn)練參數(shù)、每一次數(shù)據(jù)加載都要嚴(yán)格把關(guān)，確保訓(xùn)練結(jié)果的準(zhǔn)確性與可靠性，不容許因疏忽導(dǎo)致訓(xùn)練失敗或結(jié)果偏差。
   
   
   
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