AI研究员（端侧大模型 -训练）

面向下一代智能终端，开展端侧模型训练技术研发，提升模型在有限计算、存储和功耗条件下的综合能力。 岗位职责

1. 01

   负责端侧语言模型、多模态模型的预训练与后训练，持续提升模型的理解、推理、指令遵循和交互能力。

2. 02

   研究面向小模型的数据构建、清洗、配比与课程学习方法，提升有限模型容量下的数据利用效率和能力上限。

3. 03

   研究知识蒸馏、能力迁移与高效训练技术，将大模型的通用能力、推理能力及专项能力迁移至端侧模型。

4. 04

   研究量化友好的模型训练方法，提升模型在低精度部署条件下的稳定性和能力保持率。

5. 05

   围绕模型结构、训练方法和终端资源约束开展协同优化，平衡模型效果、运行效率与部署成本。

6. 06

   建设端侧模型训练与评测流程，推动算法研究、模型验证和终端应用的持续迭代。

1. 01

   硕士及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学等相关专业优先。

2. 02

   具备扎实的机器学习、深度学习基础和良好的编程能力，熟练掌握 Python。

3. 03

   对大模型、小模型、多模态或端侧人工智能等方向有浓厚兴趣，并具备一定项目、科研或实习经历。

4. 04

   以下任一方向具有相关经验即可：模型预训练、后训练、知识蒸馏、训练数据优化、多模态训练或高效训练。

5. 05

   在相关领域国际顶级会议或期刊发表过论文，或在头部科技公司、研究机构具有相关实习经历者优先。

6. 06

   具备较强的学习能力和动手能力，能够快速理解、验证和迭代新技术。

【AI能力要求】 具备 AI 系统调优与集成能力，可进行模型调参、 pipeline 优化，持续提升 AI 功能的效果与效率（支持模型微调与部署）。