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職責(zé)描述: 1. 模型微調(diào)與優(yōu)化：負責(zé)大語言模型（LLM）以及其他小模型等在安全領(lǐng)域的微調(diào)、優(yōu)化和應(yīng)用落地，提升模型在具體業(yè)務(wù)場景中的表現(xiàn)。 2. 安全業(yè)務(wù)支持：探索并實現(xiàn)NLP技術(shù)和大模型在安全業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，如威脅檢測、異常行為識別、日志分析等，以提高系統(tǒng)的安全性與智能化水平。 3. 模型研究與開發(fā)：深入研究大模型的架構(gòu)設(shè)計、預(yù)訓(xùn)練方法、高效微調(diào)技術(shù)以及模型評估與迭代策略，推動模型性能的持續(xù)提升。 4. 數(shù)據(jù)處理與建模：根據(jù)安全業(yè)務(wù)的實際需求，構(gòu)建和維護高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，進行特征工程、模型訓(xùn)練及驗證工作。 5. 技術(shù)創(chuàng)新與探索：跟蹤最新的研究成果和技術(shù)趨勢，在公司內(nèi)部推廣創(chuàng)新性的解決方案，并參與關(guān)鍵技術(shù)難題攻關(guān)。 任職要求: 1. 教育背景：計算機科學(xué)、人工智能、信息安全、電子信息、數(shù)學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域碩士及以上學(xué)歷，具備扎實的機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)。 2. 編程能力：精通 Python，熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 框架，有良好工程實現(xiàn)能力。 3. 模型經(jīng)驗：具備大模型與小模型的訓(xùn)練與優(yōu)化經(jīng)驗，掌握全流程建模方法，能根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活選擇模型規(guī)模與策略。 4. 微調(diào)技術(shù)：熟悉大模型后訓(xùn)練技術(shù)（如 SFT、PPO 等）及高效參數(shù)微調(diào)方法（如 LoRA、Adapter），也具備小模型快速迭代與部署經(jīng)驗。 5. 性能優(yōu)化：了解模型壓縮、推理加速與量化等技術(shù)，能在資源受限場景下完成模型適配與高效部署。 6. 學(xué)習(xí)與協(xié)作：具備較強自學(xué)和問題解決能力，能快速復(fù)現(xiàn)前沿算法；良好的溝通與團隊協(xié)作能力。 7. 有 1-3 年工作經(jīng)驗者優(yōu)先；有網(wǎng)絡(luò)安全方向建模經(jīng)驗者優(yōu)先；在高水平學(xué)術(shù)會議或期刊發(fā)表過論文者優(yōu)先。