大模型演算法工程師 (熟悉航運物流、具相關工作經驗)

工作職責：

（一）工作任務 航運物流大模型的預訓練（128K上下文能力） 航運物流大模型的微調（SFT） 航運物流大模型的小型化 多模態大模型的預訓練微調 時序大模型預訓練微調、與大語言模型的融合 吸收融合通用大模型中的先進技術 價值觀對齊訓練 人類經驗回饋訓練 內容生成的效果評估方法與系統 多模態大模型的訓練、推理服務 業界開源大模型與商業大模型的體驗系統 對外穩定服務

（二）解決問題 航運物流大模型在訓練、推理技術上的持續不斷精進，融合業界的先進技術確保輪船的技術能跟得上 航運物流大模型內容生成的安全性 內容生成的效果評估方法 業界開源大模型和商業大模型的創新體驗中心

（三）核心職責 大模型的技術體系 多模態大模型的訓練 大模型的內部體驗產品體系 大模型的效果評估 大模型在資料上的生態對接能力 大模型的生態服務能力

任職資格：

（四）崗位要求 985研究生以上，數學、統計學、電腦、機器學習等專業畢業，擁有英文文獻閱讀能力，優秀的邏輯思維能力和學習能力，5年以上NLP演算法和產品開發經驗，至少1年LLM的實踐經驗，有大模型相關論文的優先 熟悉transformer原理，分詞技術，詞表構建/擴充技術；熟悉hugging face，pytorch 熟悉並行化訓練策略，混合精度，Flash attention，零冗餘優化（deep speed）等技術 預訓練模型高效訓練技術：混合精度加速、模型縮放、初始化技術、初始化策略 熟悉參數高效微調 peft（P-Tuning，Adapter-Tuning，LoRA微調等）技術 模型量化與壓縮技術：量化演算法（QAT、PTEQ、PTQ）、參數剪枝、低秩近似、知識蒸餾 高效部署：熟悉Rolling Batch框架，vllm技術，GPTQ 和 AWQ技術 大語言模型、多模態大模型、時序大模型等在航運物流行業中的落地