行業(yè)大語言模型(LLM)工程師
面議
肇慶
應(yīng)屆畢業(yè)生
學(xué)歷不限
肇慶
應(yīng)屆畢業(yè)生
學(xué)歷不限
- 全勤獎(jiǎng)
- 節(jié)日福利
- 不加班
- 周末雙休
職位描述
該職位還未進(jìn)行加V認(rèn)證,請(qǐng)仔細(xì)了解后再進(jìn)行投遞!
崗位職責(zé):
1. 大語言模型研發(fā)與優(yōu)化:基于開源或自研大模型(如GPT、Llama、Mistral等),進(jìn)行訓(xùn)練、微調(diào)、優(yōu)化和部署,以提升模型性能和適配行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景。
2. 行業(yè)知識(shí)嵌入:結(jié)合行業(yè)數(shù)據(jù),構(gòu)建高效的RAG(Retrieval-Augmented Generation)方案,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的知識(shí)檢索與回答。
3. 推理加速與部署:優(yōu)化模型推理效率,采用量化、蒸餾、MoE(混合專家)等技術(shù),提升計(jì)算資源利用率,并支持在云端或邊緣設(shè)備上部署。
4. 模型安全與合規(guī):研究和落地LLM在行業(yè)應(yīng)用中的安全防護(hù)措施,包括對(duì)抗攻擊防御、敏感信息過濾、道德約束等,確保符合監(jiān)管要求。
5. 工具鏈與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè):開發(fā)和優(yōu)化高效的MLOps流程,包括數(shù)據(jù)管道、模型訓(xùn)練、評(píng)估、部署和監(jiān)控。
6. 跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作:與產(chǎn)品、算法、工程、數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)緊密合作,推動(dòng)大模型在具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的落地。
任職要求:
1. 學(xué)歷與經(jīng)驗(yàn):計(jì)算機(jī)、人工智能、數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷,或具備同等工程經(jīng)驗(yàn);有LLM相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
2. 編程能力:精通Python;熟練使用PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架。
3. 模型研發(fā)經(jīng)驗(yàn):掌握Transformer架構(gòu),具備LLM的訓(xùn)練、微調(diào)、推理優(yōu)化經(jīng)驗(yàn),了解RLHF(人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí))者優(yōu)先。
4. 安全與合規(guī)意識(shí):了解AI倫理、模型偏見、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)相關(guān)知識(shí),并能在模型開發(fā)中實(shí)踐。
5. 行業(yè)經(jīng)驗(yàn)加分項(xiàng):有金融、醫(yī)療、法律、制造業(yè)等特定行業(yè)的大模型應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
6. 溝通與協(xié)作:具備良好的團(tuán)隊(duì)合作精神,能高效推動(dòng)跨團(tuán)隊(duì)合作。
加分項(xiàng):
* 在國際會(huì)議發(fā)表過相關(guān)論文。
* 參與或主導(dǎo)過開源大模型項(xiàng)目,如Hugging Face、Meta AI等社區(qū)貢獻(xiàn)。
* 有RAG、自動(dòng)化Agent、AIGC產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
* 具備LLM推理加速、模型壓縮、硬件加速(CUDA、TPU)等優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)。
1. 大語言模型研發(fā)與優(yōu)化:基于開源或自研大模型(如GPT、Llama、Mistral等),進(jìn)行訓(xùn)練、微調(diào)、優(yōu)化和部署,以提升模型性能和適配行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景。
2. 行業(yè)知識(shí)嵌入:結(jié)合行業(yè)數(shù)據(jù),構(gòu)建高效的RAG(Retrieval-Augmented Generation)方案,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的知識(shí)檢索與回答。
3. 推理加速與部署:優(yōu)化模型推理效率,采用量化、蒸餾、MoE(混合專家)等技術(shù),提升計(jì)算資源利用率,并支持在云端或邊緣設(shè)備上部署。
4. 模型安全與合規(guī):研究和落地LLM在行業(yè)應(yīng)用中的安全防護(hù)措施,包括對(duì)抗攻擊防御、敏感信息過濾、道德約束等,確保符合監(jiān)管要求。
5. 工具鏈與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè):開發(fā)和優(yōu)化高效的MLOps流程,包括數(shù)據(jù)管道、模型訓(xùn)練、評(píng)估、部署和監(jiān)控。
6. 跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作:與產(chǎn)品、算法、工程、數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)緊密合作,推動(dòng)大模型在具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的落地。
任職要求:
1. 學(xué)歷與經(jīng)驗(yàn):計(jì)算機(jī)、人工智能、數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷,或具備同等工程經(jīng)驗(yàn);有LLM相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
2. 編程能力:精通Python;熟練使用PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架。
3. 模型研發(fā)經(jīng)驗(yàn):掌握Transformer架構(gòu),具備LLM的訓(xùn)練、微調(diào)、推理優(yōu)化經(jīng)驗(yàn),了解RLHF(人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí))者優(yōu)先。
4. 安全與合規(guī)意識(shí):了解AI倫理、模型偏見、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)相關(guān)知識(shí),并能在模型開發(fā)中實(shí)踐。
5. 行業(yè)經(jīng)驗(yàn)加分項(xiàng):有金融、醫(yī)療、法律、制造業(yè)等特定行業(yè)的大模型應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
6. 溝通與協(xié)作:具備良好的團(tuán)隊(duì)合作精神,能高效推動(dòng)跨團(tuán)隊(duì)合作。
加分項(xiàng):
* 在國際會(huì)議發(fā)表過相關(guān)論文。
* 參與或主導(dǎo)過開源大模型項(xiàng)目,如Hugging Face、Meta AI等社區(qū)貢獻(xiàn)。
* 有RAG、自動(dòng)化Agent、AIGC產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
* 具備LLM推理加速、模型壓縮、硬件加速(CUDA、TPU)等優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)。
工作地點(diǎn)
地址:肇慶端州區(qū)創(chuàng)智中心
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