蚂蚁金服蚂蚁集团-模型训练医学专家-健康事业群
任职要求
1. 教育背景限制：临床医学专业，硕士或博士学历，临床医学八年制优先。 2. 工作经验：医疗大模型相关实习或工作经验；完成临床规培者优先。 3. 大模型认知：了解大模型训练的基本原理，对医疗评测有初步认知，对医疗AI的前沿发展有敏锐洞察，有大模型评测经验者优先。 4. 底层思维…
工作职责
业务价值和岗位价值全链路介绍：https://muserender.antgroup-inc.cn/app/96800086 1. 模型训练策略制定：结合临床场景与医学专业要求，参与医疗大模型训练目标、训练策略及优化方向制定。 2. 训练数据构建：设计并建设高质量医学训练数据，包括临床问答、病例推理、诊疗建议等内容，确保数据专业性与安全性。 3. 评测集和自动化评测：负责医疗大模型医学专业评测集的设计与维护，制定医学评测标准，构建自动化评测策略并执行模型评测和分析。 4. 跨团队协作：与算法、数据、产品团队协作，将临床专业判断转化为可执行的训练和评测方案，推动模型迭代提升。
1、熟悉并掌握业务全链路流程，对于大语言模型的基础原理、审核规则、行业规范、平台政策有基础理解； 2、罚则基于需求，用清晰、无歧义的语言描述任务需求，并形成明确的需求文档； 3、协同上下游团队联动，安排相关标注任务的落地与回收，同时建立运营台账，把控资源的充分使用； 4、识别并挖掘在规则、标注链路或者产品方面的提效功能点，推动业务效率指标良性提升。
负责分析和优化大模型的分布式训练全链路过程，以提升训练性能和效率 职位要求 1、本科及以上学位，计算机、深度学习等相关专业，3年及以上工作经验 2、熟练掌握Linux环境下的C/C++与Python语言 3、熟练使用至少一种训练框架（Tensorflow、PyTorch 或其他自研框架） 4、熟练使用至少一种大规模训练优化框架(Megatron、DeepSpeed、Lightseq 或其他自研框架)
关于团队 我们正在构建支撑下一代自动驾驶模型的大规模训练基础设施。平台每天处理 PB级自动驾驶数据，在 万卡规模GPU集群 上运行大规模分布式训练任务，为感知、预测和端到端驾驶模型提供高效稳定的训练能力。 团队聚焦 大规模机器学习系统（ML Systems）与训练基础设施（Training Infrastructure），解决自动驾驶模型训练中的核心系统问题，包括分布式训练效率、数据管线扩展性、以及超大规模GPU集群的稳定性与资源利用率优化。 工作内容 你将参与解决自动驾驶大规模模型训练中的核心系统问题，包括： - 设计与优化自动驾驶模型的 大规模训练基础设施 - 提升 万卡GPU训练集群 的训练效率与系统稳定性 - 构建可扩展的 PB级自动驾驶数据训练 pipeline - 分析并解决分布式训练中的性能瓶颈，包括 GPU利用率、通信开销、I/O吞吐等问题 - 与自动驾驶算法团队协作，加速感知、多模态及端到端模型的训练迭代
关于团队 我们正在构建支撑下一代自动驾驶模型的大规模训练基础设施。平台每天处理 PB级自动驾驶数据，在 万卡规模GPU集群 上运行大规模分布式训练任务，为感知、预测和端到端驾驶模型提供高效稳定的训练能力。 团队聚焦 大规模机器学习系统（ML Systems）与训练基础设施（Training Infrastructure），解决自动驾驶模型训练中的核心系统问题，包括分布式训练效率、数据管线扩展性、以及超大规模GPU集群的稳定性与资源利用率优化。 工作内容 你将参与解决自动驾驶大规模模型训练中的核心系统问题，包括： - 设计与优化自动驾驶模型的 大规模训练基础设施 - 提升 万卡GPU训练集群 的训练效率与系统稳定性 - 构建可扩展的 PB级自动驾驶数据训练 pipeline - 分析并解决分布式训练中的性能瓶颈，包括 GPU利用率、通信开销、I/O吞吐等问题 - 与自动驾驶算法团队协作，加速感知、多模态及端到端模型的训练迭代