大模型预训练算法研究员

基于类脑科学以及特征学习的发展，超大模型一方面正在对目前的业务性能带来革命性的升级，另一方面也对深度学习系统带来巨大的挑战。例如说，我们该采用怎样的训练策略以在海量数据上获得更好的精度，如何去解决超大模型中的显存爆炸和算力效率问题？如果你对大模型预训练这一领域有兴趣，欢迎加入我们，共同探索大模型的精度极限，推动超大模型的产业应用。

1、深入研究超大规模神经网络在海量数据上的训练精度问题，实现超大规模神经网络的高精度训练；

2、利用预训练大模型，突破各类视觉任务的精度瓶颈（包括但不限于：检测、分割、生成、多任务学习）；

3、负责超大规模神经网络训练技术在公司实际业务场景中的落地使用；

4、负责研发通用模型，探索使用高精度Teacher进行知识蒸馏。

1、有比较扎实的计算机理论基础，熟练使用Python/C++编程；

2、有计算机视觉 / 深度学习基础，熟悉计算机视觉中的常见问题与算法，了解模型训练的原理，熟悉任一深度学习框架；

3、一定的算法实现能力，有深度学习编码与调试经验。