【文本大模型算法方向】 1.负责文本大模型的预训练、post-training相关工作，包括但不限于：数据清洗，领域增强预训练，大模型的蒸馏与对齐，模型评估方法研究 2.负责解决大模型幻觉，优化大模型在复杂推理任务(如数学计算)、智能体Planning、RAG、指令跟随等方面的能力，提升大模型在金融领域应用落地效果 3.面向集团各类业务场景，沉淀共性能力，实现大模型技术的标准化与产品化 【文本大模型推理优化方向】 1.负责优化文本大模型的推理效率，模型部署上线，优化资源调度效率； 2.负责文本大语言模型量化和加速推理算子开发/优化； 3.探索和应用最新大语言模型推理前沿技术； 任职资格 : 【文本大模型算法研发方向】 1.拥有计算机科学、应用数学或先关领域的硕士或博士学位 2.在文本大模型预训练、微调、强化学习方面有扎实的理论基础和实践经验，曾深度参与大模型项目 3.熟悉主流深度学习框架(如：PyTorch, DeepSpeed, Megatron)和相关工具； 4.有较强的研究能力在自然语言处理领域顶级会议发表过高质量论文者优先。 【文本大模型推理优化方向】 1.拥有计算机科学、应用数学或先关领域的硕士或博士学位 2.熟悉lmdeploy、vllm、TensorRT-LLM、Megatron、DeepSpeed等中的至少一种加速框架； 3.了解GPTQ、AWQ、Asymmetric Quantization、MoQ、OPQ等中的至少一种； 4.了解并行计算、CUDA、网络通信、系统优化等HPC相关知识，有AI分布式系统研发经验