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崗位職責(zé)：
1.模型部署，負(fù)責(zé)將預(yù)訓(xùn)練模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，確保模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能和穩(wěn)定性，包括基于國產(chǎn)化硬件的環(huán)境；
2.模型優(yōu)化：對大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)以適應(yīng)特定任務(wù)或領(lǐng)域，實(shí)施量化技術(shù)減少模型大小，提高推理速度而不大幅影響準(zhǔn)確率，應(yīng)用模型蒸餾技術(shù)將大型模型的知識遷移到小型模型中，提升效率；
3.國產(chǎn)化算力測試：負(fù)責(zé)在國產(chǎn)化算力平臺（包含但不限于昇騰、寒武紀(jì)等）上進(jìn)行模型的性能測試與評估，分析并解決在國產(chǎn)硬件上部署和運(yùn)行模型時(shí)遇到的問題。
4.跟蹤和研究前沿的AI技術(shù)，不限于深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)及大模型算法研究等，可以針對特定業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)算法解決方案，并將其應(yīng)用到實(shí)際項(xiàng)目中
5.持續(xù)監(jiān)控與維護(hù):監(jiān)控部署后的模型性能，并根據(jù)反饋進(jìn)行必要的調(diào)整和優(yōu)化
技能要求：
1.5年以上相關(guān)領(lǐng)域工作經(jīng)驗(yàn)，有在知名AI公司或能源、通訊、金融、互聯(lián)網(wǎng)等工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
2.熟練掌握Python，具備良好的代碼編寫習(xí)慣；
3.熟悉至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow, PyTorch），有在國產(chǎn)硬件上使用這些框架的經(jīng)驗(yàn)。
4.在國產(chǎn)化算力平臺（如昇騰、寒武紀(jì)）上有實(shí)際操作和測試經(jīng)驗(yàn)。
5.了解Docker、Kubernetes等容器化技術(shù)；熟悉Linux操作系統(tǒng),熟悉ollama、vllm、xinference、mindie等框架。有使用過針對國產(chǎn)硬件的開發(fā)工具或SDK經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先考慮