我们正在寻找一位经验丰富的人工智能开发工程师，具备大型语言模型（LLM）的扎实背景，加入我们的人工智能团队。理想的候选人将拥有使用专有数据集重新训练和微调 LLM 的专业知识，以构建对话聊天机器人。
任务
主要职责：
• 模型开发：使用专有数据集重新训练和微调现有的大型语言模型（LLM），以满足特定的业务需求。
• 数据集成：与数据工程师和数据科学家合作，策划、预处理并将公司特定数据集成到 LLM 中。
• 模型评估：设计并执行实验，以评估模型的性能、准确性和可扩展性，使用与业务相关的指标。
• 优化：实施模型优化技术，以提高效率、减少延迟并增强模型的可扩展性。
• 协作：与跨职能团队（包括产品经理、数据科学家和软件工程师）合作，使人工智能解决方案与业务目标保持一致。
• 部署：协助将 LLM 部署到生产环境中，确保提供稳健且可扩展的人工智能解决方案。
要求
资格：
• 经验：3-5 年的人工智能/机器学习开发经验，专注于处理大型语言模型（例如，GPT、BERT、Hugging Face 等）。
• 教育：计算机科学、人工智能、数据科学或相关领域的学士或硕士学位（或同等经验）。
• 技术技能：
• 精通 Python 和深度学习框架（例如，TensorFlow、PyTorch）。
• 对自然语言处理技术有深入理解，包括分词、嵌入、变换器和注意力机制。
• 有使用大规模数据集重新训练和微调 LLM 的经验。
• 熟悉 AWS、Google Cloud 或 Azure 等云平台，用于模型训练和部署。
• 数据技能：在数据预处理、增强和管理大数据集以进行训练方面的专业知识。
• 解决问题：具备强大的分析和解决问题的能力，能够应对复杂的人工智能挑战。
• 沟通：优秀的沟通能力，能够向非技术利益相关者解释技术概念。
• 版本控制：熟练使用 Git 等版本控制工具。
所需技能
• 在各种数据集上重新训练 LLM 的经验
• 对话式人工智能
• Python
• Docker
优先技能：
• 在对话式人工智能、情感分析或推荐系统等专业人工智能领域的经验。
• 了解模型可解释性技术和负责任的人工智能实践。
• 熟悉 MLOps 管道，用于人工智能模型的持续集成和部署。
• 有 API 开发和集成经验，以部署人工智能服务。
• 之前有处理专有或敏感数据的工作经验。
福利
我们提供：
• 竞争力薪资：根据经验和专业知识而定。
• 职业成长：提供职业发展机会，包括接触最新的人工智能研究和技术。
• 灵活的工作环境：提供远程工作和灵活工作时间的选项，以促进工作与生活的平衡。
• 创新文化：加入一个重视创造力、协作和创新的前瞻性团队。
感兴趣的候选人请提交简历、求职信以及任何相关项目作品集。
英国技术工人签证赞助
我们不提供英国技术工人签证赞助。如果您是英国居民，则必须持有有效的英国工作签证才能申请此职位。 
