岗位职责
1、负责基于开源大模型（如 Qwen、DeepSeek 等）的模型微调工作，根据业务需求优化模型性能，提升模型在特定领域的准确率和响应质量。
2、参与模型训练、推理全流程开发，搭建高效的模型训练与部署框架，保障模型能够稳定、快速地应用于实际业务场景。
3、深入研究自然语言处理、机器学习等相关领域的前沿技术，探索新技术在开源大模型微调中的应用，持续优化模型效果。
4、与市场、开发等团队紧密协作，理解业务需求，将业务需求转化为技术实现方案，推动项目顺利落地。
5、撰写技术文档，详细记录模型微调过程、参数设置、实验结果等，为后续模型优化和团队知识共享提供支持。
任职要求
（一）教育背景
计算机科学与技术、人工智能、数学、统计学等相关专业，本科及以上学历，硕士及以上学历者优先。
（二）专业技能
1、深度学习框架：精通至少一种主流深度学习框架，如 PyTorch、TensorFlow 等，能够熟练运用框架进行多模态大模型的搭建、训练和微调。
2、大模型微调经验：具备丰富的基于开源大模型进行微调的实际项目经验，熟悉常见的微调方法和技术，如 LoRA、P-Tuning 等，并能根据多模态任务特点灵活应用。
3、数据处理与分析：熟练掌握 Python 编程语言，精通数据处理和分析工具，如 Pandas、NumPy、OpenCV 等，能够高效完成多模态数据的清洗、预处理、特征提取等工作。
4、模型评估与优化：熟悉各种模型评估指标和方法，能够运用科学的方法对多模态模型性能进行全面评估，并具备根据评估结果进行模型优化的能力，如调整超参数、改进模型结构等。
5、分布式训练：了解分布式训练的基本原理和技术，如数据并行、模型并行等，能够在大规模多模态数据集上高效进行模型训练和微调。
（三）项目经验
1、至少主导或参与过 1 个基于开源大模型的微调项目，有实际项目落地经验，能够展示项目成果和个人贡献。
2、有视觉多模态模型微调经验者，优先考虑。
（四）个人素养
1、具备较强的学习能力和创新能力，能够快速学习和掌握新知识、新技术，紧跟行业发展趋势。
2、良好的团队协作能力和沟通能力，能够与不同背景的团队成员有效合作，共同解决问题。
3、工作责任心强，具备较强的抗压能力，能够在规定时间内高质量完成工作任务。
（五）其他要求
在知名开源社区或技术论坛上有活跃的表现，如提交过高质量的多模态相关代码、发表过有价值的技术文章或参与过开源多模态项目的贡献，将作为重要加分项。