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崗位職責(zé)
1、多模態(tài)大模型在工業(yè)場景的應(yīng)用與落地：6767
- 聚焦電力行業(yè)文檔理解（如設(shè)備手冊、運(yùn)維報告、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范）、工程圖紙識別（如電氣原理圖、接線圖、光伏電站布局圖）、工業(yè)視覺質(zhì)檢（如光伏組件缺陷檢測、電氣設(shè)備外觀檢測）6767 等核心場景；
- 負(fù)責(zé)或參與多模態(tài)場景交流與挖掘、方案調(diào)研與設(shè)計、可行性分析與驗證、技術(shù)選型與架構(gòu)設(shè)計；
- 負(fù)責(zé)或參與多模態(tài)場景落地開發(fā)，能夠結(jié)合業(yè)務(wù)和模型特點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、多模態(tài)模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化和模型參數(shù)調(diào)優(yōu)等工作；
- 主導(dǎo)或參與多模態(tài)大模型（圖像 文本，可能涉及視頻、時序數(shù)據(jù)等）的訓(xùn)練、微調(diào)（包括預(yù)訓(xùn)練、SFT、PEFT、RLHF等）、效果評測與持續(xù)優(yōu)化迭代；
- 探索并實(shí)踐大模型推理加速技術(shù)，確保模型在工業(yè)現(xiàn)場或邊緣設(shè)備的實(shí)際可用性；
- 推動技術(shù)方案在實(shí)際業(yè)務(wù)場景（如光伏工廠、電站運(yùn)維中心、研發(fā)部門）的落地部署和應(yīng)用驗證。

2、67模型開發(fā)與工具鏈建設(shè)：6767
- 參與構(gòu)建支持多模態(tài)大模型應(yīng)用落地的數(shù)據(jù)生產(chǎn)、模型訓(xùn)練、評測體系、推理服務(wù)等環(huán)節(jié)的代碼庫和工具鏈;
- 結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)需求，開發(fā)和維護(hù)高效、可靠的AI工程化工具和平臺組件；
- 編寫高質(zhì)量的、可維護(hù)的代碼，并遵循良好的軟件工程實(shí)踐。

3、67技術(shù)前瞻與創(chuàng)新：6767
- 緊密跟進(jìn)國內(nèi)外多模態(tài)大語言模型、生成式AI（AIGC）領(lǐng)域的前沿研究動態(tài)和技術(shù)趨勢；
- 探索新型多模態(tài)模型架構(gòu)、訓(xùn)練方法（特別是針對工業(yè)數(shù)據(jù)特點(diǎn)）以及創(chuàng)新應(yīng)用形態(tài)；
- 評估新技術(shù)在電力、新能源等業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用潛力和落地路徑。

任職要求
1、675年以上人工智能領(lǐng)域相關(guān)工作經(jīng)驗，具有扎實(shí)的NLP、CV或多模態(tài)方向的技術(shù)背景；67
2、深入理解主流大模型（LLM/VLM）的技術(shù)原理，包括但不限于Transformer架構(gòu)、注意力機(jī)制、預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)、微調(diào)策略（SFT, PEFT, RLHF）等；67
3、具有實(shí)際的大模型訓(xùn)練或微調(diào)項目經(jīng)驗，熟悉大規(guī)模分布式訓(xùn)練框架（如 67Megatron-LM, DeepSpeed）的使用和優(yōu)化；67
4、優(yōu)秀的工程實(shí)踐能力67：精通 67PyTorch67 或 TensorFlow 等深度學(xué)習(xí)框架，具備扎實(shí)的編程功底（Python為主），良好的編碼習(xí)慣和調(diào)試能力；
5、熟悉多模態(tài)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)67：了解圖像、文本、視頻等不同模態(tài)數(shù)據(jù)的表示、對齊與融合技術(shù)；
6、對生成式AI（AIGC）和多模態(tài)大模型領(lǐng)域有濃厚興趣和熱情，對技術(shù)前沿有敏銳的洞察力，熟悉相關(guān)進(jìn)展（如GPT系列、LLaVA、Gemini等多模態(tài)模型）；
7、優(yōu)秀的英文文獻(xiàn)閱讀能力，能夠快速吸收和理解國際前沿研究成果。

本招聘信息相關(guān)內(nèi)容最終以雙方所簽署的勞動合同約定內(nèi)容為準(zhǔn)~