1、負(fù)責(zé)面向工業(yè)的垂直大模型的架構(gòu)設(shè)計(jì)、研發(fā)、預(yù)訓(xùn)練及微調(diào)（SFT）工作。

2、負(fù)責(zé)工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)（DCS/PLC）、非結(jié)構(gòu)化文本（操作日志/維修報(bào)告）及圖像數(shù)據(jù)的清洗、對(duì)齊與增強(qiáng)。

3、構(gòu)建行業(yè)高質(zhì)量指令數(shù)據(jù)集（Instruction Dataset）及知識(shí)圖譜，提升模型對(duì)專業(yè)術(shù)語和復(fù)雜工況的理解能力。

4、負(fù)責(zé)公司產(chǎn)品AI模塊的場景研發(fā)、預(yù)訓(xùn)練及微調(diào)（SFT）工作。


崗位要求：

1、計(jì)算機(jī)、人工智能、自動(dòng)化、應(yīng)用數(shù)學(xué)或相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學(xué)歷。
2、深度學(xué)習(xí)框架：精通PyTorch、TensorFlow或PaddlePaddle，熟悉Transformer、RNN/LSTM、GNN等主流架構(gòu)。?
3、大模型技術(shù)棧：深入理解LLM原理，熟練掌握Pre-training、SFT、RLHF、LoRA/P-Tuning等微調(diào)技術(shù)；有Llama 3, Qwen, ChatGLM等開源模型二次開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

4、精通Python，熟悉C++者優(yōu)先。

5、熟悉Docker、Kubernetes，有模型服務(wù)化落地經(jīng)驗(yàn)。

6、熟悉工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)分析，有異常檢測(cè)、剩余壽命預(yù)測(cè)（RUL）、軟測(cè)量建模經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

7、擁有極強(qiáng)的跨界溝通能力，能與工藝專家（Domain Experts）順暢對(duì)話，將業(yè)務(wù)痛點(diǎn)轉(zhuǎn)化為算法問題。

對(duì)技術(shù)有熱情，抗壓能力強(qiáng)，適應(yīng)敏捷開發(fā)節(jié)奏。