AI大模型数据训练工程师

职位描述

1. 围绕车载场景，如智能驾驶、智能座舱交互等，收集图像、语音、文本等多源数据，通过多种渠道确保数据多样性；对收集的数据进行清洗、去噪、标注等预处理工作，保障数据质量，为模型训练奠定基础。

2. 运用工具搭建大模型训练框架，在车端进行模型训练；采用分布式训练技术（如数据并行、流水线并行），提高训练效率；根据车端应用反馈，对模型进行持续优化，提升模型准确性与稳定性。

3. 将训练好的模型部署到车规级芯片，针对车端有限的计算资源与实时性要求，进行模型量化、剪枝、蒸馏等轻量化处理；优化模型在车端的推理性能，降低资源消耗，提升模型运行效率。

任职要求

1. 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业。

2. 3年以上AI领域工作经验，1年以上端侧大模型数据训练经验，有车载场景相关项目经验者优先。

3. 技术能力

- 熟练掌握Python、C++等编程语言，熟悉Linux开发环境。

- 精通深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），能够独立完成模型训练、优化与部署工作。

- 熟悉Transformer架构及大模型原理，了解主流大模型（如GPT、BERT等）的训练方法与优化策略。

- 掌握数据标注、数据增强等数据处理技术，熟悉常用的数据处理工具与库（如Numpy、Pandas、Scikit - learn等）。

- 了解车端系统架构与硬件平台，熟悉车规级芯片的性能特点与限制，具备在车端进行模型优化与部署的能力。