机器学习工程师

公司介绍

我们的客户是一家硅谷明星AI 公司

职位描述

1. 参与机器学习工程相关工作，专注于提升大语言模型的生成质量，推动技术创新和产品落地 2. 监督微调与强化学习优化：深入研究和实施大语言模型的监督微调技术，结合业务需求精准优化模型性能；开发数据增强和过滤策略，进一步优化模型训练数据的质量 3. 工程化与部署：设计并实现从训练到推理的完整模型工程化流程，包括分布式训练、推理优化和多机部署 4. 系统设计与支持：与后端端团队协作，设计高性能性能模型微服务架构，支持大规模并发请求；建立模型评估体系，通过自动化评估指标和用户反馈迭代生成能力 5. 新策略调研与模型恢复优化：针对生成质量问题，调研最新优化技术，验证其在模型恢复和提升生成一致性中的效果；通过快速原型和实验设计，将创新策略转化为实际应用，并推动工程化落地 6. 跨团队协作与支持：与数据科学家、AI 产品经理密切协作，进行需求分析、技术方案评审及落地实施 7. 推理资源调度问题解决及持续提高调度效率

职位要求

1. 编程能力：精通至少一种后端开发语言，熟悉主流开发框架和工具链；具备分布式系统和并行计算开发经验，能设计高效的训练与推理管道；熟悉代码优化、内存管理和调试技术 2. 模型开发与优化：深入理解深度学习框架，有大规模模型训练、调优经验；熟悉 SFT、RLHF、DPO 等生成优化技术，并能够结合业务场景灵活应用；精通奖励模型构建及其在强化学习中的应用，能够在生成场景中提升上下文一致性和内容质量；具备调研最新生成优化技术并高效转化为实际应用的能力 3. 工程化与系统设计：有从零搭建机器学习系统的经验，熟悉推理加速、模型优化和微服务架构设计；熟悉云服务平台，具备大规模分布式部署能力；熟悉面向大语言模型的 A/B 测试框架，能够通过实验持续优化生成质量加分项： 1. 有从零搭建生成式 AI 模型或团队的经验 2. 有角色扮演场景经验 3. 在开源社区有贡献记录 4. 对产品和技术有热情，并有自己的思考和想法 5. 具有极强的主观能动性 6. 有大规模 GPU 集群维护管理经验者优先

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Cassie Lin