大模型算法工程师-大模型中心

1、针对语言和多模态大模型，围绕少样本学习场景进行工程实现与优化，例如少样本高效微调、参数高效训练、少样本强化学习、稠密奖励建模与优化、In-context Learning、RAG等工程场景。
2、搭建并维护少样本学习的训练与评估管线，涵盖任务构建、数据处理、分布式训练、推理、评测全流程。
3、实现具备高效学习能力的训练算法，在新任务上通过少量样本快速适应并规模化生产任务轨迹数据。
4、优化大模型在少样本任务下的性能和效率，提升推理速度与样本利用率，支持业务快速适配新任务。

1、计算机科学、人工智能或相关专业硕士及以上学历。
2、扎实的深度学习与NLP技术背景，熟悉大模型后训练技术，包括指令微调、强化学习、奖励建模等。
3、熟练使用 pytorch，熟悉vllm、verl等常用开源框架，有大模型开源项目经验者优先。
4、在少样本学习、AI高效学习、Scaling Law等领域有工程经验者优先。
5、有大规模分布式训练和推理优化的实践经验者优先。