崗位職責(zé):
(1)負(fù)責(zé)云端大模型的選型、訓(xùn)練、調(diào)參與優(yōu)化,重點(diǎn)結(jié)合電池生產(chǎn)測(cè)試大規(guī)模數(shù)據(jù)、電池應(yīng)用數(shù)據(jù)等業(yè)務(wù)場(chǎng)景,構(gòu)建專(zhuān)屬訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,優(yōu)化調(diào)參策略(如學(xué)習(xí)率、 batch size、正則化策略等),提升模型性能與泛化能力,將通用大模型適配具體業(yè)務(wù)需求。
(2)負(fù)責(zé)大規(guī)模電池?cái)?shù)據(jù)的清洗、篩選、特征工程,為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐;構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的AI模型,優(yōu)化算法精度、實(shí)時(shí)性和魯棒性,適配不同場(chǎng)景下的電池應(yīng)用需求。
(3)負(fù)責(zé)生產(chǎn)測(cè)試數(shù)據(jù)的AI分析建模,挖掘數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián)規(guī)律與潛在問(wèn)題,輸出可落地的分析報(bào)告與優(yōu)化建議。
(4)跟蹤大模型技術(shù)前沿,探索新的訓(xùn)練方法、優(yōu)化策略,推動(dòng)大模型技術(shù)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景的深度融合,提升AI應(yīng)用的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
(5)與產(chǎn)品研發(fā)團(tuán)隊(duì)協(xié)作,完成AI算法的工程化落地,進(jìn)行算法驗(yàn)證、迭代優(yōu)化,解決實(shí)際應(yīng)用中的工程問(wèn)題。
(6)撰寫(xiě)技術(shù)文檔、算法設(shè)計(jì)文檔、測(cè)試報(bào)告等,規(guī)范研發(fā)流程。
任職要求:
(1)碩士研究生以上學(xué)歷以及985高校表現(xiàn)優(yōu)異的本科生,計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、人工智能、電子信息工程、自動(dòng)化、電氣工程等相關(guān)專(zhuān)業(yè)。
(2)2年及以上AI相關(guān)領(lǐng)域研究或工作經(jīng)驗(yàn),有大模型訓(xùn)練和蒸餾落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
(3)熟悉大模型相關(guān)技術(shù)(如LLM、擴(kuò)散模型等),精通Deepseek、chatgpt等主流大模型的應(yīng)用,具備豐富的大模型調(diào)參經(jīng)驗(yàn);熟悉云端大模型訓(xùn)練平臺(tái),有云端模型訓(xùn)練與部署經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
(4)了解常用數(shù)據(jù)處理工具(如Pandas、NumPy),具備數(shù)據(jù)清洗、特征工程能力。
(5)熟練掌握Python編程語(yǔ)言,熟悉TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架,具備模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、部署能力。
(6)熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)處理流程,能高效處理生產(chǎn)測(cè)試大規(guī)模數(shù)據(jù)等多類(lèi)型數(shù)據(jù),具備數(shù)據(jù)挖掘、時(shí)序分析、異常檢測(cè)等相關(guān)算法經(jīng)驗(yàn),熟悉大規(guī)模數(shù)據(jù)處理框架(如Spark、Hadoop)者優(yōu)先。
(7)了解生產(chǎn)管理、品質(zhì)管控基本流程,熟悉生產(chǎn)測(cè)試全流程及數(shù)據(jù)特點(diǎn),能精準(zhǔn)識(shí)別各類(lèi)場(chǎng)景的AI分析、大模型應(yīng)用需求,輸出貼合業(yè)務(wù)的分析方案與調(diào)參策略。
(8)具備較強(qiáng)的問(wèn)題解決能力、邏輯思維能力,能獨(dú)立負(fù)責(zé)AI項(xiàng)目的研發(fā)與落地;具備良好的溝通協(xié)調(diào)能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神,能高效協(xié)同跨部門(mén)完成工作;具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,能快速跟蹤AI、硬件相關(guān)技術(shù)前沿,主動(dòng)開(kāi)展技術(shù)預(yù)研與創(chuàng)新。