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崗位職責(zé)： 1.主導(dǎo)大語(yǔ)言模型、多模態(tài)模型的算法研發(fā)，重點(diǎn)通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、特征工程與數(shù)據(jù)分析提升模型性能與泛化能力。 2.設(shè)計(jì)并優(yōu)化數(shù)據(jù)預(yù)處理流程，構(gòu)建高效數(shù)據(jù)管道，支撐模型訓(xùn)練與迭代。 3.針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)適配方案（如智能客服對(duì)話數(shù)據(jù)挖掘、內(nèi)容生成質(zhì)量評(píng)估、多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)齊等）。 4.探索數(shù)據(jù)增強(qiáng)、遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，提升小樣本場(chǎng)景下的模型效果。 5.熟練運(yùn)用LangChain等工具構(gòu)建數(shù)據(jù)交互模塊，開(kāi)發(fā)自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理、分析及可視化工具。 6.基于PyTorch/TensorFlow等框架實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高效加載與分布式訓(xùn)練優(yōu)化。 7.通過(guò)數(shù)據(jù)分析定位模型瓶頸，提出改進(jìn)方案并推動(dòng)落地。 任職要求： 1.計(jì)算機(jī)/數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，2年及以上算法或數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗(yàn)。 2.扎實(shí)的數(shù)據(jù)處理能力：精通Python及Pandas/NumPy/SciPy等生態(tài)，熟悉SQL/NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)操作。 3.深入理解數(shù)據(jù)與模型的關(guān)聯(lián)：掌握特征工程、統(tǒng)計(jì)分析、AB測(cè)試方法論，熟悉Transformer/BERT等架構(gòu)的數(shù)據(jù)處理特性。 4.大數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)：有TB級(jí)數(shù)據(jù)清洗、分布式計(jì)算（Spark/Dask）或數(shù)據(jù)湖管理經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 5.熟悉大模型訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)優(yōu)化策略（課程學(xué)習(xí)、動(dòng)態(tài)采樣等），具備模型壓縮與數(shù)據(jù)高效利用經(jīng)驗(yàn)。 6.有數(shù)據(jù)可視化（Matplotlib/Tableau）或MLOps工具鏈開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者加分。 7.強(qiáng)數(shù)據(jù)敏感性：能從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提煉洞見(jiàn)，具備將業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)問(wèn)題的能力。 8.邏輯清晰，具備獨(dú)立技術(shù)攻關(guān)能力，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘與模型優(yōu)化有持續(xù)熱情。