潜在专业：
人工智能
工作地点：
长沙-长沙县
职位描述
【岗位职责】：
1. 负责基于 Transformer 架构的多模态大语言模型（MLLM）核心算法研发，包括模型结构优化、自注意力机制改进及预训练策略设计；
2. 负责大模型的微调与对齐工作，运用 LoRA、Prompt Tuning 等技术实现行业场景定制化，提升模型在特定任务中的性能指标；
3. 负责大模型的量化训练工作，完成对 image encoder 和 LLM 模块的 W8A8 和 W4A16 量化；
4. 跟进 ACL、NeurIPS 等顶会前沿成果，将创新算法转化为实际生产力，推动技术边界与产品体验共同升级；
5. 与产品、软件、芯片团队协作，制定模型部署方案，平衡推理性能与计算资源成本；
【
1. 负责基于 Transformer 架构的多模态大语言模型（MLLM）核心算法研发，包括模型结构优化、自注意力机制改进及预训练策略设计；
2. 负责大模型的微调与对齐工作，运用 LoRA、Prompt Tuning 等技术实现行业场景定制化，提升模型在特定任务中的性能指标；
3. 负责大模型的量化训练工作，完成对 image encoder 和 LLM 模块的 W8A8 和 W4A16 量化；
4. 跟进 ACL、NeurIPS 等顶会前沿成果，将创新算法转化为实际生产力，推动技术边界与产品体验共同升级；
5. 与产品、软件、芯片团队协作，制定模型部署方案，平衡推理性能与计算资源成本；
【
任职要求
】：
1. 计算机科学、人工智能、应用数学等相关专业硕士及以上学历；
2. 深入理解 Transformer 架构原理，熟悉 BERT、LLAMA、ViT 等系列模型的演进逻辑与技术细节；
3. 精通 Python 及 PyTorch 框架，熟练使用 Hugging Face 生态工具；
4. 掌握大模型微调全流程，包括SFT（监督微调）、DPO（直接偏好优化）等对齐技术；
5. 在学术会议发表过相关论文，或有 Kaggle 等算法竞赛获奖经历者优先。
1. 计算机科学、人工智能、应用数学等相关专业硕士及以上学历；
2. 深入理解 Transformer 架构原理，熟悉 BERT、LLAMA、ViT 等系列模型的演进逻辑与技术细节；
3. 精通 Python 及 PyTorch 框架，熟练使用 Hugging Face 生态工具；
4. 掌握大模型微调全流程，包括SFT（监督微调）、DPO（直接偏好优化）等对齐技术；
5. 在学术会议发表过相关论文，或有 Kaggle 等算法竞赛获奖经历者优先。