岗位描述
岗位职责
1. 模型微调与实验: 参与大语言模型在特定业务场景下的微调、偏好对齐、推理部署及效果评估。
2. 数据工程与清洗: 负责大模型训练数据的清洗、过滤、高质量合成及指令集构建,从源头提升模型质量。
3. 传统 ML 与统计建模: 运用经典机器学习(如树模型、聚类、回归)和统计学方法,参与业务数据的探索性分析、特征工程及策略建模。
岗位要求
1. 学历与专业背景: 国内外一线高校计算机、数学、统计学等相关专业硕士及以上学历,具备极强的逻辑思维和数理功底。
2. 核心理论储备:
2.a. 精通概率论、假设检验等统计学核心原理;
2.b. 深刻理解传统机器学习(如树模型、聚类等)的数学推导,确保能承接团队常规策略建模工作。
3. 大模型实战潜力:
3.a. 熟练掌握 PyTorch 深度学习框架与 Transformer 底层架构;
3.b. 在校期间有大模型(LLM)微调(SFT/DPO)、推理加速或 AI Agent 开源/实验室项目的实际动手经验(拒绝只会调用 API 的“调包侠”)。
4. 代码与工程:算法数据结构扎实,具备良好的 Linux、Git 等工业界标准开发习惯。