大模型算法工程师

工作职责 -深度学习算法研究，针对运动健康大模型方向特定问题，与运动科学及产品团队协作，定义任务流程，收集或构建高质量数据集，对模型进行微调； - 利用提示工程、模型微调、调用工具插件等方式完成特定应用的探索尝试，针对业务场景需求对模型进行设计和优化，包括不限于多模态理解、目标检测、分割等任务； - 精通大型神经网络模型的微调和优化，包括但不限于BERT、GPT等，能够针对不同任务和数据集进行模型调整和改进，提升模型在具体业务场景中的效果和性能； - 尝试提升模型在运动健康方面的能力，包括但不限于高效训练、人工反馈对齐、多模态、可控文本生成、生成质量评估； - 设计和实现端到端的机器学习和深度学习算法，将模型与实际业务需求相结合，解决具体业务问题，包括但不限于自然语言处理、推荐系统等领域； - 负责制定和执行大模型算法的发展战略，包括技术路线规划、团队建设、项目管理等，确保团队的工作与公司的战略目标保持一致； - 与产品团队和业务团队紧密合作，理解业务需求和业务逻辑，将人工智能技术落地到具体业务场景中，实现业务目标和商业价值 - 跟踪AI大模型领域的最新研究进展，并将其应用于实际项目中 任职资格 - 统招硕士及以上学历，计算机科学、机器学习、强化学习、模式识别、人工智能或相关专业背景；； - 具备***AI算法研发经验，具有深度学习模型微调和优化经验，熟悉主流模型和算法及常见的大型神经网络模型架构和优化技术 - 扎实的编程基础，熟练掌握Python、C++等编程语言，熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架； - 扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉transformer、BERT等常见的深度学习模型架构； - 了解LangChain等AI框架，具备使用类LangChain 工具构建AI应用的能力 - 有较强的沟通表达、逻辑分析、自我驱动、自主学习和抗压能力，具有高度的责任心和团队合作精神 - 具备扎实的数学基础和机器学习理论知识，能够理解和应用各种机器学习和深度学习算法； - 对人工智能和数据科学领域有浓厚的兴趣和热情，善于学习和不断探索新技术，能够保持技术敏锐度和创新性 - 英语听说能力优秀者优先，有Agent项目优先