岗位职责：
1. 负责大规模深度学习模型（如GPT、LLAMA、BERT等）算法的研究与开发，涉及模型的设计、优化、推理及应用。
2. 基于最新的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）进行大模型架构设计与开发，优化大规模数据集的训练过程和推理效率。
3. 使用知识蒸馏、量化、剪枝等技术，提升大模型在内存、计算和推理中的效率，解决大模型在生产环境中的瓶颈问题。
4. 研究并实现前沿的Transformer架构、Attention机制等，提高大模型在处理多模态、自然语言处理等任务中的表现。
5. 推动大模型的落地应用，开发并优化多场景、跨领域的大模型应用，提升公司的产品和业务价值。
6. 撰写详细技术文档，规范算法开发流程，并为团队成员提供技术支持与培训。

任职要求：
1. 计算机科学、电子信息、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，精通至少一种深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow，具有3年以上NLP、AIGC相关工作经验。
2. 精通Attention、Transformer及其变型架构（如BERT、GPT、T5等），具备在实际项目中应用这些架构的经验。
3. 熟练使用LangChain、Dify、FastGPT等框架，能够结合预训练模型、Rag、Agent等方法，解决实际项目中的技术问题。
4. 熟悉业界领先的大模型系列（如GPT、LLaMA、GLM、Bloom等），能够有效应用这些模型进行任务处理，并对DeepSpeed、Megatron等技术框架有一定了解和使用经验。
5. 具备在分布式环境下进行大规模模型训练和推理的经验，能够在多节点、高性能计算平台（如GPU、TPU等）上优化大模型的训练与推理效率。
6. 精通数据预处理与增强技术，能有效处理大规模数据集中的噪声、数据偏差和不均衡问题，确保模型训练数据的高质量。
7. 具备较强的数学和统计学基础，熟悉数值优化方法、梯度下降等技术，能够高效解决模型中的训练与推理瓶颈。