1、負(fù)責(zé)大模型優(yōu)化算法的研究與設(shè)計(jì)，提升模型訓(xùn)練效率、準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性。
2、探索前沿優(yōu)化技術(shù)（如自適應(yīng)學(xué)習(xí)率、正則化方法），解決梯度消失、過(guò)擬合等問(wèn)題。
3、協(xié)同數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)開(kāi)展大規(guī)模數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征分析，支撐模型高效訓(xùn)練。
4、參與模型架構(gòu)優(yōu)化與調(diào)整，提升可擴(kuò)展性與泛化能力。
5、搭建并維護(hù)實(shí)驗(yàn)環(huán)境，通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法效果。
6、跟蹤大模型領(lǐng)域最新研究成果，推動(dòng)OA等產(chǎn)品智能化功能升級(jí)。
1、計(jì)算機(jī)、人工智能、軟件工程、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。
2、扎實(shí)的算法理論基礎(chǔ)與編程能力，熟練掌握PythonC++及Git等工具。
3、熟悉PyTorchTensorFlow，深入理解GPT、ViT、LLaVA等主流模型及評(píng)測(cè)方法。
4、具備分布式訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)（如DeepSpeedMegatron）者優(yōu)先。
5、英文文獻(xiàn)閱讀與撰寫能力強(qiáng)，有頂會(huì)論文或競(jìng)賽獲獎(jiǎng)經(jīng)歷者優(yōu)先。
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