工作职责：
1. 参与LLM训练框架和平台建设，设计和开发数据采集和加工流程，调研、追踪和复现生成式大模型的最新进展和效果。
2. 构建可快速适配和落地的工程行业大模型生产体系，探索并支持在行业中的应用场景，包括但不限于报告生成、智能对话等。
3. 改进和研发文本理解、文本生成、主题发现、知识抽取等技术，搜索推荐落地应用。
跟踪业界与学界最新进展，并能够快速应用到实际业务中。
4. 研究自然语言处理，预训练模型，信息抽取，机器阅读理解等相关领域的主流算法。
5. 负责多个开源大模型的深度开发，针对业条场景深度定制，并提出创新的垂直解决方案。
6. 参与技术规划制定，与业务潜需求、业务场景相结合，设计并预研技术方案。
任职资格：
1. 计算机相关专业，自然语言理解、计算机视觉或机器学习相关方向的硕士研究生以上学历。
2. 编程基础扎实，熟练使用至少一种常用编程语言，如 Python ，熟悉 Tensorflow、Keras、Caffe等深度学习工具。
3. 对主流大模型（例如GPT3/chatGPT/T5/PaLM/LLaMA/GLM等）的原理、性能、差异有深入理解。
4. 良好的算法开发和工程实现能力。熟悉AI领域常见的开发语言、开发框架、通用平台和技术；深入了解大模型在产品化过程中的调优、量化、封装、部署、调度、并发、时延等常见软硬件问题，熟悉大模型常用训练框架、推理架构；熟悉大模型的训练、推理的各类硬件平台及不同平台之间的特点区别。
5. 熟悉机器学习的基础方法（分类、回归、排序、降维等）和深度学习的基本原理；熟悉NLP领域经典算法，最新研究成果，公开数据集和相关开源库。
6. 具备较好的文档阅读(包括英文文档)能力，具备较好的文档编写能力，如在相关领域发表过高水平论文者优先。
7. 良好的问题分析和解决能力，对解决具有挑战性的问题充满热情，具备良好的团队合作、沟通能力。