任职要求：
统招本科以上学历，数学/统计学相关专业，3-5年以上开发工作经验，
1. 大模型微调和分布式训练：
具备对开源大型预训练模型如BERT、GPT、XLNet等进行微调的能力，以及在分布式环境中训练模型的实践经验。
能够合理设置和调整关键训练参数，如学习率、批大小、epochs等，以优化模型性能和训练效率。
熟练使用分布式训练框架，如Horovod、DeepSpeed等，以加速模型训练过程。
2. 算法设计和实现：
具备独立设计和实现机器学习和深度学习算法的能力，能够根据项目需求设计和调整模型架构，解决特定的NLP任务。
对Transformer架构有深入理解，包括自注意力机制和位置编码，能够根据任务需求调整模型结构。
对BERT和其变体有深入理解，能够进行有效的预训练模型微调，以适应特定的NLP任务。
3. 广泛的模型和算法知识：
了解并熟练应用常用的机器学习、深度学习模型和算法，包括它们的用途和适用场景。
能够根据项目需求选择合适的模型和算法，并进行调优以解决特定的业务问题。
熟练掌握的模型和算法包括但不限于线性回归、逻辑回归、SVM、KNN、前馈神经网络、CNN、RNN、LSTM等。
4. 大模型开发：
具有自然语言处理、检索增强生成、智能代理等领域的理论基础和实践经验。