岗位职责: 1. 模型研发：负责大模型（如LLM、多模态）架构设计、预训练与微调，持续优化模型性能与通用能力。特别是能源时序大模型的研发。 2. 数据建设：构建高质量训练数据体系，制定数据清洗、配比、增强策略，提升模型效果与鲁棒性。 3. 训练优化：应用分布式训练、混合精度、并行策略及显存优化技术，保障超大规模模型高效稳定训练。 4. 业务落地：将大模型能力封装为可调用的平台或API，支持搜索、推荐、客服等业务场景，持续迭代优化。 任职要求: 1. 教育背景：计算机科学、人工智能、数学或相关专业硕士及以上学历，具备扎实的算法与数据结构基础。 2. 技术能力：熟悉Transformer、BERT、GPT等主流大模型架构，掌握PyTorch/TensorFlow，具备预训练、微调、RLHF等实战经验。 3. 工程经验：有亿级参数模型训练与优化经验，熟悉DeepSpeed、Megatron等分布式训练框架，具备模型压缩、推理加速能力。 4. 综合素质：具备良好的问题拆解与团队协作能力，关注技术前沿，有顶会论文或开源项目贡献者优先。