职责和要求

1. 大模型应用开发
- 参与大模型（如LLM、多模态模型）在NLP、CV等领域的应用落地，设计并优化业务场景解决方案。
- 负责模型推理效率优化、部署及线上问题排查。
2. 数据处理与挖掘
- 完成大规模数据的清洗、标注、特征工程及质量评估，支撑模型训练需求。
- 探索数据增强、数据合成等技术提升数据质量。
3. 模型微调和训练
- 参与模型的微调、优化及迭代，提升模型性能与泛化能力。
- 跟踪前沿技术，探索模型架构改进及训练策略优化。
4. 技术协作与文档
- 与算法、产品、工程团队紧密合作，推动项目高效落地。