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1.人工智能、计算机或相关领域硕士及以上学历，有大语言模型或多模态模型研究开发经验；2.熟悉Transformer架构，了解GPT、LLaMA、Mistral等语言模型与CLIP、BLIP、LLaVA等多模态模型原理；3.具备NLP或CV基础，掌握注意力机制、自监督学习和对比学习等核心技术；4.熟练使用PyTorch等深度学习框架，了解DeepSpeed、FSDP、Megatron-LM等分布式训练系统；5.熟悉LoRA、QLoRA、PEFT等高效微调方法，能实现SFT、RLHF或DPO等对齐技术；6.具备Agent、RAG、Text2SQL等基础技术核心算法及模型研发经验者优先；7.具备团队协作与解决问题的能力，热爱技术创新。1.参与语言、多模态基础大模型研发，设计、优化模型架构与算法，提升模型性能；2.深入研究多模态大模型，支持图像识别、视觉问答和跨模态生成等任务；3.优化模型训练流程，提升文本及其他模态数据的处理效率与质量，从模型架构、推理方案层面优化模型推理效率；4.实现模型微调（如SFT、RLHF、DPO等）与适配方案，针对不同下游任务进行性能优化，支撑大模型应用开发；5.参与构建评估体系，测试模型在语言理解、知识应用和多模态任务上的表现；6.跟踪大模型相关前沿技术及外围技术，推动团队技术研发，支撑技术转化落地。
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