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崗位職責(zé)： 1. 負(fù)責(zé)大語言模型及多模態(tài)大模型的預(yù)訓(xùn)練開發(fā)和調(diào)優(yōu)工作； 2. 負(fù)責(zé)基于大模型的機(jī)器人控制算法設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、數(shù)據(jù)集處理、及真機(jī)部署測(cè)試； 3. 負(fù)責(zé)大模型訓(xùn)練效率提升，如：模型并行、flash attention、LoRA； 4. 負(fù)責(zé)跟進(jìn)領(lǐng)域最新進(jìn)展，預(yù)研和評(píng)估大模型在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用, 如RT系列等。 任職要求： 1. 熟練掌握大語言模型及多模態(tài)大模型相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及訓(xùn)練方式； 2. 熟練Pytorch/Tensorflow深度學(xué)習(xí)框架，掌握Python/C 至少一種編程語言； 3. 熟練掌握常見的分布式訓(xùn)練框架，以及大模型高效微調(diào)技術(shù)； 4. 熟練應(yīng)用云端算力展開大規(guī)模數(shù)據(jù)處理及訓(xùn)練； 5. 精通常見模仿學(xué)習(xí)算法（如：ACT、DP等）及Model-Based RL 算法者優(yōu)先； 6. 精通模型與機(jī)器人硬件接口布置者優(yōu)先； 7. 曾在AI、CV、NLP頂會(huì)、頂刊(如：TIP、TRO、CVPR、ACL等)發(fā)表論文者優(yōu)先。