大模型算法研究员

1、主导AI大模型的量化应用和技术创新工作，负责大模型算法的深度研究、性能优化及规模化部署落地，推动大模型项目的全流程建模和技术实现； 2、深入研究和应用大语言模型的后训练、微调、SFT、RL等核心技术，主导大模型在量化方向的创新性应用和解决方案设计； 3、持续跟踪人工智能领域的前沿技术发展趋势，主导技术创新和研究工作，推动团队技术能力的提升； 4、探索并实现前沿大模型技术在算法项目中的创新应用，将最新研究成果转化为实际业务价值，推动技术成果的高效落地。

1、在LLM/多模态LLM模型领域有深厚的理论研究和实践经验，精通主流LLM/MLLM模型的设计原理和架构，具备大规模模型预训练、微调和推理的丰富经验； 2、具备扎实的机器学习/深度学习理论基础，精通PyTorch等深度学习框架，对其底层实现和优化有深刻理解；熟练掌握transformers、vllm、trl、deepspeed、megatron等多种大模型训练框架，并能进行定制化开发和性能优化； 3、具备优秀的学术背景，在AI顶会（如NeurIPS、ICML、CVPR等）或顶级期刊上有高质量论文发表者优先； 4、在大模型和量化双领域有深入研究和丰富实践经验，具备大模型在量化领域成功应用的案例或创新成果者优先； 5、具备较强的技术领导力和项目管理能力，能够独立承担技术攻关任务，推动团队技术目标的实现。