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工作職責? .大模型核心研發(fā)攻堅：開展醫(yī)療領域大模型的底層架構設計、預訓練策略制定、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。? .技術戰(zhàn)略規(guī)劃與落地：跟蹤全球大模型技術前沿（如 GPT 系列、LLaMA 系列等），結合企業(yè)業(yè)務場景與技術儲備，制定大模型短期與長期技術路線圖，明確核心突破方向（如多模態(tài)融合、小樣本學習、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：主導大模型從數(shù)據(jù)層到應用層的全鏈路設計，包括高質量訓練數(shù)據(jù)的采集、清洗、標注體系搭建，模型訓練集群的架構規(guī)劃與資源調度，模型微調、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、安全運行。? .跨部門協(xié)同與業(yè)務落地：深度對接產(chǎn)品、業(yè)務、市場等,將業(yè)務需求轉化為大模型技術指標，主導大模型在核心業(yè)務場景（如智能決策、自動化流程、個性化服務）的落地驗證，解決技術與業(yè)務融合中的關鍵問題（如模型適配性、成本控制）。 任職要求： 1. 計算機科學、人工智能、機器學習等相關專業(yè)博士及以上學歷，5 年以上 AI 領域研發(fā)經(jīng)驗; .2.精通大模型核心技術，包括但不限于 Transformer 架構、預訓練方法（如 BERT、GPT 訓練策略）、微調技術（如 LoRA、Prefix Tuning）、注意力機制、多模態(tài)融合等，對模型訓練中的數(shù)據(jù)處理、算力調度、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 等深度學習框架，熟悉分布式訓練框架（如 Megatron-LM、DeepSpeed），有大規(guī)模集群（千卡 GPU 以上）訓練經(jīng)驗者優(yōu)先。?? .4具備較強的問題解決能力與創(chuàng)新精神，在大模型訓練效率提升、模型壓縮、安全可控等領域有技術突破或專利成果者優(yōu)先。? .5. 良好的溝通與跨部門協(xié)作能力，能清晰表達復雜技術方案，推動跨團隊項目落地。?