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研究探索AIGC、LLM等大模型应用解决方案，负责AI业务核心技术攻坚，支持大模型应用的规模化，满足业务不断增长的智能交互需求。主要工作方向包括不限于:
负责模型代码工程化，负责线上推理流程性能的分析和优化:
负责算法基础算子优化(图优化)，能够分析网络性能瓶颈并针对性的使用cuda对底层代码进行算子编写，算子融合等优化手段；
负责模型压缩优化，使用量化、减枝等方案，减小模型存储并加速模型推理;
负责模型自动化分析、优化工具等基建的建设;
岗位要求
拥有较强沟通、协作能力、学习能力，紧跟社区新技术进展，对新技术拥有热情;
熟悉至少一种主流的机器学习框架(Tensorflow/PyTorch)，掌握业界主流Difusion类算法的原理和优化方法，可以使用ControlNet、LORA、超分等算法以实现可控编辑、修复美化等功能应用;
熟练掌C/C++和Python语言，编码习惯良好;
熟悉至少一种机器学习网络部署框架(TensorRT，OnnxRuntime， TorchSrcipt)
熟悉计算机原理，有良好的数据结构基础，基础算法能力优秀，有ACM/ICPC、NOI/IOI等比赛获奖者优先;
拥有模型服务部署经验，熟悉模型性能分析和优化的方法，有模型优化经验;
认证资质
张女士
竞争力分析
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更新于：2024-05-28
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