职责描述：1.负责大型语言模型（LLM）的训练和效果优化工作，包括但不限于预训练、微调、对齐、数据工程、模板工程、解码优化、O1等；2.与数据工程、后端工程等其他团队密切合作，确保项目高质量落地；3.探索跨模态的信息对齐方法，探索多模态大模型的预训练、指令微调、 RLHF等技术，探索多模态的数据质量评估和清洗方法；4.跟踪多模态大模型的前沿探索，将研究成果转化为可落地的产品，推动模型效果。任职要求：1.计算机科学、信号处理、数学、软件工程、电子与通信、自动化或相关领域硕士及以上学历，有1年以上大模型相关研究或开发经验，对于个别具备较强NLP/NN技术能力的应聘者不受专业限制；2.对NLP主流预训练语言模型（如BERT、GPT、T5、PaLM、GLM、Bloom、LLaMA等）有深入了解；3.熟悉BLIP2、LLaVA、MiniGPT、VisualGLM、Qwen-VL等LMM模型结构及训练方法；4.熟练掌握Python、C++等至少一种编程语言，熟悉Linux下的编程开发环境，以及数据结构和常见算法；5.熟悉深度学习框架TensorFlow或PyTorch，具有使用Megatron-LM、Deepspeed等大模型训练框架的经验者优先；6.具备深度学习、强化学习、知识图谱等方面的研究经验和基础；7.熟练掌握Linux基础命令和操作，能够独立完成集群运行环境的搭建；8.具有良好的学习能力、沟通能力、团队协作精神和责任心。

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