【崗位職責】：
1、模型微調與優化：參與大模型在協同辦公及建筑行業場景中的應用落地，包括基于公有云大模型實現私有資料的對接與局部微調，或基于私有大模型開展垂直領域內的數據采集、自動標注、訓練微調等工作；
2、應用落地：負責大模型的適配與實際應用推進，涵蓋LLM、Langchain、Agent、Eval等相關技術的應用與集成；
3、性能評估監測與部署：定期開展模型性能監控，針對具體應用場景進行多維度模型能力評測，確保滿足業務需求，并完成模型的容器化部署工作。

【技能要求】：
1、具備大模型相關項目開發經驗，涉及數據清洗、開源模型微調實踐、訓練框架搭建、效果評測及推理部署等環節；
2、熟練掌握Python編程語言，了解Java等其他語言，熟悉PyTorch、TensorFlow等主流深度學習框架；
3、掌握大語言模型的增量預訓練、指令微調、偏好對齊等常用訓練方式，具備全流程訓練落地實踐經驗；
4、熟悉全參數微調、LoRA、QLoRA等主流微調技術，具有實際場景中的微調落地經歷；
5、了解DeepSpeed、flash-attn、vllm等大模型訓練與推理加速工具與方法；
6、熟悉數據獲取、清洗與預處理流程，具備訓練數據構建的實際項目經驗；
7、掌握Docker、Kubernetes等容器及編排技術；
8、具備扎實數學基礎，熟悉概率統計、線性代數、優化算法等相關知識；
9、有成功優化訓練算法、提升模型表現的實戰案例，能獨立完成算法設計與開發任務，具備獨立作戰能力；
10、對深度學習領域的技術發展保持敏感，具備較強的學習意愿和技術探索精神

工作地：南昌（包吃住）