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- 博士/碩士優(yōu)先。

- 專業(yè)方向：計算機(jī)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、自然語言處理（NLP）、計算機(jī)視覺等相關(guān)領(lǐng)域。

二、核心技術(shù)能力

1. 大模型理論基礎(chǔ)
- 深入理解大模型架構(gòu)（如Transformer、GPT、BERT、Claude、Llama等），熟悉自注意力機(jī)制、位置編碼、模型并行化等技術(shù)。
- 掌握大模型預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）等核心方法。

2. 實戰(zhàn)經(jīng)驗要求
- 模型開發(fā)：主導(dǎo)過大模型的全流程開發(fā)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、壓縮優(yōu)化、部署等。
- 場景應(yīng)用：熟悉大模型在制造業(yè)垂直領(lǐng)域的落地案例，具備離散制造業(yè)解決方案設(shè)計能力。
- 問題排查：能快速定位大模型訓(xùn)練中的常見問題（如梯度消失/爆炸、過擬合、幻覺現(xiàn)象），并提出改進(jìn)方案。

3. 工具與框架
- 熟練掌握大模型開發(fā)工具鏈：
- 框架：PyTorch、TensorFlow、Hugging Face Transformers、DeepSpeed等。
- 加速工具：GPU/TPU集群、混合并行（數(shù)據(jù)并行、模型并行、流水線并行）、分布式訓(xùn)練框架（如Horovod）。
- 優(yōu)化工具：量化壓縮（QAT/FT）、剪枝、蒸餾（Knowledge Distillation）等。
- 熟悉大模型推理引擎（如vLLM、Triton）和部署工具（ONNX、TensorRT）。

4. 數(shù)據(jù)處理與治理
- 精通大規(guī)模數(shù)據(jù)處理（清洗、標(biāo)注、對齊）、數(shù)據(jù)集構(gòu)建（如Supervised/Unsupervised Data）、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估。
- 熟悉多模態(tài)數(shù)據(jù)融合（文本、圖像、語音、視頻）及跨模態(tài)建模技術(shù)。

三、行業(yè)經(jīng)驗與場景理解

1. 垂直領(lǐng)域深耕

- 至少擁有1-2個智能制造行業(yè)的完整項目經(jīng)驗，能將大模型技術(shù)與業(yè)務(wù)痛點結(jié)合。

2. 產(chǎn)品化思維

- 能將技術(shù)轉(zhuǎn)化為可落地的產(chǎn)品方案，設(shè)計高可用、低成本的大模型服務(wù)體系（如API接口、SaaS平臺）。

- 熟悉大模型相關(guān)的商業(yè)模式（如訂閱制、按token計費(fèi)、企業(yè)級私有化部署）。

四、軟性素質(zhì)與能力

1. 溝通與協(xié)作

- 能與技術(shù)團(tuán)隊（算法工程師、開發(fā)者）、業(yè)務(wù)團(tuán)隊（產(chǎn)品經(jīng)理、行業(yè)專家）、客戶（企業(yè)決策者）高效溝通，翻譯技術(shù)語言為業(yè)務(wù)價值。

- 具備跨部門協(xié)作經(jīng)驗，推動大模型項目從需求到方案落地的閉環(huán)。

2. 快速學(xué)習(xí)與創(chuàng)新

- 緊跟大模型前沿技術(shù)（如MoE、RLHF、聯(lián)邦學(xué)習(xí)），快速復(fù)現(xiàn)SOTA（State-of-the-Art）算法并適配業(yè)務(wù)場景。

- 具備創(chuàng)新思維，能提出針對大模型局限性的改進(jìn)方案（如解決“幻覺”問題的強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略）。

3.項目管理與風(fēng)控

- 主導(dǎo)過大模型項目全生命周期管理，包括資源調(diào)配、進(jìn)度把控、成本優(yōu)化。

- 熟悉大模型開發(fā)中的合規(guī)與倫理風(fēng)險（如數(shù)據(jù)隱私、算法偏見、知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)）。

五、崗位職責(zé)

- 負(fù)責(zé)大模型技術(shù)在智能制造行業(yè)的應(yīng)用場景探索與方案設(shè)計；

- 優(yōu)化大模型訓(xùn)練效率與推理成本，解決復(fù)雜工程問題；

- 負(fù)責(zé)項目管理，帶領(lǐng)團(tuán)隊完成大模型項目的實施交付。