大语言模型算法工程师

作为宝马集团大中华区的中央数据/人工智能能力中心，我司的使命是提供用户为中心的数据/人工智能交互，以切实创新的方式提供高效、成本效益解决方案，并确保算法性能。CIH-6的数据科学家不仅需要处理传统的数据分析和算法方法，而且还需要掌握前沿技术（如AIGC/LLM等），并具备代码级原型构建能力。岗位职责: 通过整个数据管道发现业务价值。根据代码级别的开源库交付数据/人工智能解决方案。根据主要云构建块交付数据/人工智能解决方案。对前沿技术进行持续研究，并探索相关领域的有前途的主题。使用数据可视化技术以及受众友好的方法定期向管理层和利益相关者提供进展更新。定期进行知识分享，以促进团队成员之间的协作。与团队成员和利益相关者合作，验证在业务场景中应用前沿技术的技术可行性。与DevOps同事一起完成数据/人工智能功能交付任职要求: 在数据科学方法应用于实际问题方面有实践经验。在数据/人工智能方面有扎实的知识，能够根据问题描述确定适用的算法/模型。具有容器技术部署数据/人工智能模型的代码工程技能。熟练使用Python，熟悉python数据数据分析/人工智能/机器学习库。掌握数据/人工智能模型推理性能优化的剪枝/量化方法，并熟悉模型优化工具，如TensorRT。了解LLM馈送的海量数据处理。熟练掌握TensorFlow、PyTorch、Megatron、DeepSpeed框架，了解各种并行策略，并具有大规模分布式训练的经验。熟悉行业领先的大型模型的基础原理和训练方法，例如GPT系列的三阶段强化学习训练，LLaMA、ChatGLM、LoRA微调等。能够设计和实现针对大型模型请求的高性能、高可用性后端服务，确保低延迟和高吞吐量数据处理能力。优先考虑在预训练、微调和强化学习方向具有技术应用经验的人员。具有良好的团队精神、冲突解决技巧、创新思维和问题解决技巧。具有创新热情，具有学习新技术和技巧的动力。英语口语和书面表达能力良好。具有良好的中文和英语沟通技巧，可在团队之间协调。教育背景: 计算机科学、工程、信息技术、统计学或类似资格的博士学位，或者计算机科学、工程、信息技术、统计学硕士学位，以及相关工作经验。岗位经验: 在Python脚本语言方面具有经验。4-6在LLM微调和优化方面具有专家知识。1-3具有在工业领域进行LLM提示工程的经验。1-3具有AI驱动大型分布式系统开发的经验。1-3具有DevOps环境和方法论的项目和运营经验。 1-3