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工作職責(zé)? .大模型核心研發(fā)攻堅：開展醫(yī)療領(lǐng)域大模型的底層架構(gòu)設(shè)計、預(yù)訓(xùn)練策略制定、核心算法研發(fā)，提升模型的性能（精度、效率、可控性）與泛化能力。? .技術(shù)戰(zhàn)略規(guī)劃與落地：跟蹤全球大模型技術(shù)前沿（如 GPT 系列、LLaMA 系列等），結(jié)合企業(yè)業(yè)務(wù)場景與技術(shù)儲備，制定大模型短期與長期技術(shù)路線圖，明確核心突破方向（如多模態(tài)融合、小樣本學(xué)習(xí)、模型壓縮等），并推動戰(zhàn)略在研發(fā)項目中落地。? .模型全生命周期管理：主導(dǎo)大模型從數(shù)據(jù)層到應(yīng)用層的全鏈路設(shè)計，包括高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的采集、清洗、標(biāo)注體系搭建，模型訓(xùn)練集群的架構(gòu)規(guī)劃與資源調(diào)度，模型微調(diào)、對齊、安全加固方案的制定，以及推理引擎的優(yōu)化與部署（如分布式推理、量化壓縮），確保模型在實際場景中高效、穩(wěn)定、安全運(yùn)行。? .跨部門協(xié)同與業(yè)務(wù)落地：深度對接產(chǎn)品、業(yè)務(wù)、市場等,將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為大模型技術(shù)指標(biāo)，主導(dǎo)大模型在核心業(yè)務(wù)場景（如智能決策、自動化流程、個性化服務(wù)）的落地驗證，解決技術(shù)與業(yè)務(wù)融合中的關(guān)鍵問題（如模型適配性、成本控制）。 任職要求： 1. 計算機(jī)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)專業(yè)博士及以上學(xué)歷，5 年以上 AI 領(lǐng)域研發(fā)經(jīng)驗; .2.精通大模型核心技術(shù)，包括但不限于 Transformer 架構(gòu)、預(yù)訓(xùn)練方法（如 BERT、GPT 訓(xùn)練策略）、微調(diào)技術(shù)（如 LoRA、Prefix Tuning）、注意力機(jī)制、多模態(tài)融合等，對模型訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)處理、算力調(diào)度、優(yōu)化算法有深刻理解。? .3.具備扎實的算法與工程能力，熟練掌握 Python/C++ 等編程語言，精通 TensorFlow/PyTorch 等深度學(xué)習(xí)框架，熟悉分布式訓(xùn)練框架（如 Megatron-LM、DeepSpeed），有大規(guī)模集群（千卡 GPU 以上）訓(xùn)練經(jīng)驗者優(yōu)先。?? .4具備較強(qiáng)的問題解決能力與創(chuàng)新精神，在大模型訓(xùn)練效率提升、模型壓縮、安全可控等領(lǐng)域有技術(shù)突破或?qū)＠晒邇?yōu)先。? .5. 良好的溝通與跨部門協(xié)作能力，能清晰表達(dá)復(fù)雜技術(shù)方案，推動跨團(tuán)隊項目落地。?