ai训练师助理
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AI深度学习训练师
教育背景
北京航空航天大学
985双一流
人工智能 硕士
北京2019年8月 - 2021年5月
研究方向为深度学习与自然语言处理；核心课程：机器学习、深度学习、分布式计算。
西安电子科技大学
211双一流
计算机科学与技术 本科
西安2016年8月 - 2020年5月
核心课程：数据结构、算法设计、概率统计；GPA专业前15%。
技能
PyTorch / DeepSpeed
大模型SFT与RLHF
分布式训练与调优
Python / Linux
训练数据构建与评测
多模态模型训练
荣誉奖项
公司年度技术创新奖
全国大学生数学建模竞赛国家二等奖
论文与专利
基于稀疏注意力的长文本预训练效率优化
第一作者
2019年6月 - 2020年3月
- 发表于国内核心期刊《计算机应用研究》，提出稀疏注意力训练方法。
一种大模型分布式训练任务调度方法
发明人
2023年2月 - 2024年8月
- 发明专利已受理，用于提升千卡训练任务资源利用率。
个人总结
5年深度学习训练与算法优化经验，专注大模型SFT/RLHF训练与多模态模型调优。熟练使用PyTorch、DeepSpeed与Megatron开展分布式训练，主导10亿级参数模型训练任务3次，推理延迟降低40%。擅长训练数据构建、效果评测与线上迭代闭环。
工作经历
北京智谱科技有限公司
北京
人工智能大模型
高级深度学习训练工程师
2022年9月 - 至今
模型训练分布式训练
- 负责13B参数大模型SFT与RLHF训练，优化数据配比与训练策略，评测准确率提升8个百分点。
- 搭建基于DeepSpeed的分布式训练流程，千卡训练效率提升35%，单次训练周期由14天缩短至9天。
- 建立训练数据质量评估与badcase回流机制，线上问题响应时效缩短50%。
北京旷视科技有限公司
北京
计算机视觉人工智能
深度学习算法工程师
2020年7月 - 2022年8月
模型调优训练流水线
- 负责视觉检测模型训练与调优，模型mAP提升6个百分点，支撑3条业务线落地。
- 设计自动化训练与评测流水线，实验迭代周期缩短40%，累计支撑200余次训练实验。
项目经验
多模态大模型指令微调项目
2024年3月 - 2024年5月
训练负责人
- 主导图文多模态模型指令微调，构建50万条高质量训练数据，人工评测通过率提升12个百分点。
- 优化混合精度与梯度累积策略，显存占用降低30%，同等资源下训练吞吐提升25%。
大模型RLHF对齐训练优化
2022年12月 - 2023年2月
核心成员
- 搭建奖励模型训练与PPO调优流程，对齐后模型有用性评分提升15%。
- 沉淀RLHF训练规范与评测集，支撑团队后续5个模型版本迭代。
研究经历
面向长文本的预训练模型效率优化研究/研究助理
北京
人工智能研究院
2020年1月 - 2020年6月
- 研究长文本预训练中的注意力稀疏化方法，在公开数据集上训练速度提升20%，精度损失小于1%。
- 相关成果发表于国内核心期刊1篇，并被团队工程化验证。
其他信息
到岗时间:
离职交接约两周，可一个月内到岗。
语言能力:
英语CET-6，可无障碍阅读英文技术文档与论文。
开源贡献:
GitHub维护深度学习训练工具项目，累计获得300+ Star。
证书与认证
人工智能工程师（中级） - 工业和信息化部教育与考试中心
2021年12月
证明人工智能算法与工程实践能力。
AWS Certified Machine Learning – Specialty - Amazon Web Services
2023年9月
证明云端机器学习模型训练与部署能力。
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