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主要职责

负责模型的post-training全流程工作:涵盖数据清洗、模型蒸馏与对齐、模型量化以及特定领域能力增强,持续提升模型综合性能。

提升模型在金融场景任务中的表现:运用多种技术手段,保障模型在实际金融应用中的准确性与稳定性。

构建并落地高效模型优化方案:结合前沿科研成果与技术动态,设计并实施具备高实用性的模型优化方法。

协同数据科学团队开展工作:共同完成数据采集、清洗与标注任务,构建高质量训练与评估数据集。

建立模型性能监控与反馈体系:推动模型在生产环境中的稳定部署,完善性能追踪与迭代反馈机制。

跟进核心技术发展动态:持续关注自然语言处理、计算机视觉及多模态大模型领域的最新研究进展,确保技术路线与时俱进。

输出技术文档与研究报告:系统整理项目成果,撰写详实的技术文档,并向团队及相关方清晰传递关键信息。

职位描述
教育背景:计算机科学、人工智能、电子工程或相关专业硕士及以上学历。

工作经验:具备3年以上多模态大模型优化或相关方向实际工作经验。

技术技能:

具备良好的编程基础,精通Python,熟练使用TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架。

掌握模型post-training相关技术,如数据清洗、模型蒸馏与对齐、模型量化等核心方法。

拥有模型sft、ppo、dpo等训练经验者优先。

加分项:

在相关领域发表过学术论文或拥有技术专利者优先。
2026-05-23 13:06
IP属地:浙江杭州

职位福利

硕士3-5年算法
企业发布信息图
阿里云计算有限公司
不需要融资 · 10000人以上
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