商汤26届AI领航员-研究院-大模型算法研究员（模型优化）

任职要求

1.学术背景：拥有计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士或博士学位；
2.技术经验：具有丰富的机器学习模型训练经验，特别是在RLHF、自适应学习、在线学习、持续学习和元学习等先进学习策略方面；
3.编程能力：熟练掌握Python、Java或C++等高级编程语言，并具备使用TensorFlow、PyTorch等主流机器学习框架的实战经验；
4.数据处理：具备强大的数据处理能力，熟悉SQL、NoSQL数据库操作，以及数据处理技术如Pandas、NumPy、PySpark；
5.系统设计：能够设计和实施大规模数据监控和处理系统，具有优化数据流和数据架构的经验；
6.问题解决能力：具备出色的分析和问题解决能力，能够在复杂的数据环境中识别问题、分析原因并提出有效的解决方案；
7.团队合作：具有良好的团队合作精神，能够与数据科学家、工程师和项目管理人员有效沟通，共同推动项目成功；
8.持续学习：对新技术有强烈的好奇心和学习欲望，能够快速掌握和应用最新的技术或算法改进模型性能；
9.经验优先：具有相关行业工作经验或在相关领域发表过研究论文者优先考虑。

工作职责

1.负责开发和研究模型自我优化与进化的算法，通过引入先进的自适应学习技术和进化策略，实现模型在面对新数据时的自动调整和优化；
2.设计和实施自我进化机制，包括但不限于在线学习、持续学习和元学习策略，以提升模型对新环境和新任务的适应性；
3.通过周期性的模型评估和反馈循环，确保模型在实际应用中的性能持续提升，同时解决模型过时的问题；
4.负责大模型训练数据生成及管理，包括合成数据生成和真实数据的收集与清洗；
5.负责建立和维护数据处理流程，以提高数据质量和训练效率；
6.负责开发和优化数据监控系统，进行日志数据的智能分析，及时发现并解决数据处理过程中的问题。
7.与数据科学团队合作，确保模型进化策略与数据获取、处理和分析策略的一致性，从而优化整个模型的学习效率和效果。