岗位描述
【⼯作职责】
1. 负责AI产品⼤模型的技术选型与能⼒评估,持续追踪开源⽣态、推理增强、⻓上下⽂与智能体模型等前沿趋势。
2. 主导基础模型的业务适配,负责训练数据清洗、样本构造,并实施 SFT、LoRA/QLoRA 乃⾄偏好优化等微调⽅案。
3. 搭建并完善模型评测体系,通过离线基准与⾃动化评测闭环,持续优化模型在业务场景中的准确性、鲁棒性与指令遵循能⼒。
4. 开展模型压缩与推理性能优化,结合业务场景和实际算⼒环境,研究并落地模型蒸馏、模型剪枝、量化、KV Cache 优化、连续批处理等技术,提升模型在⾼并发场景下的服务吞吐与时延表现。
5. 协同产品与业务团队,推动模型⽹关、版本治理与灰度发布闭环,保障模型服务在⽣产环境中的稳定与⾼效。
【任职要求】
1. 硕⼠及以上学历,计算机、⼈⼯智能等相关专业,1年及以上机器学习、NLP 或⼤模型训练/推理实战经验。
2. 扎实的深度学习基础,深⼊理解 Transformer 架构,熟悉预训练、指令微调、RAG 与 Function Calling 等机制。
3. 熟练掌握 PyTorch 及 Hugging Face ⽣态,熟悉主流分布式训练与推理框架(如 vLLM、TensorRT-LLM、DeepSpeed 等)。
4. 具备优秀的 Python 编程与⼯程化能⼒,熟悉 Linux 环境与容器化部署,能独⽴排查显存异常、推理抖动等⽣产问题。
5. 参与过⾼质量开源模型贡献、具备底层算⼦优化经验,或有⼤规模 GPU 集群调度与⾼并发 API ⽹关建设经验者优先。