岗位职责

1. AI训练与优化，负责AI大模型的训练，标注和整理业务数据，调整模型参数，优化训练效果，提升预测和泛化能力，降低过拟合风险，并适应新数据和需求。
2. 新prompt设计与迭代，根据任务和业务需求，设计新的prompt，并持续优化和迭代，以满足业务目标。
3. 技术与业务沟通，训练工程师需与业务方紧密沟通，参与项目评审和开发测试，通过AI技术赋能业务。

1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程、电子信息、数学等相关专业优先。计算机科学与软件工程专业能为掌握训练系统架构、代码实现打下坚实基础；电子信息专业有助于理解硬件底层原理，更好地进行算力优化；数学专业背景可助力理解模型训练中的数学原理与算法逻辑。
2. 具有 2 - 5 年模型训练相关工作经验，参与过大型深度学习项目的训练环节，从模型搭建初始到最终训练完成并达到预期效果，积累了丰富的实战经验，熟悉不同模型架构在训练过程中的特性与挑战 。
3. 精通深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，熟练掌握框架的高级特性，包括模型的构建、训练、评估、保存与加载等操作，能依据模型需求灵活调整框架参数，优化训练流程。
4. 熟悉多种机器学习与深度学习算法基础，虽不要求像算法工程师那般深入推导算法，但要了解常见算法（如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等）的训练原理，以便在训练过程中精准诊断问题并进行针对性调整。
5. 掌握分布式训练技术，熟悉如何在集群环境下利用多机多卡进行模型并行与数据并行训练，了解 GPU 编程与优化技巧，熟知如 NVIDIA 的 CUDA 编程模型，能够充分挖掘硬件算力潜能，加速大模型训练进程。
6. 具备扎实的编程技能，熟练使用 Python、C 等编程语言，能编写高效的数据预处理、后处理脚本，协同模型训练流程，确保数据流畅通无阻，为训练提供高质量的数据支持。
7. 具备严谨的科学态度，在模型训练过程中，对每一个训练参数、每一次数据加载都要严格把关，确保训练结果的准确性与可靠性，不容许因疏忽导致训练失败或结果偏差。
   
   
   
   工作地址：成都市郫都区西源大道70号8号楼。