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大模型技术研究与应用

1.跟踪大模型领域的前沿研究成果和技术动态，开展航天领域相关的大模型基础理论研究，根据工程任务与空间科学研究中的具体业务需求，对大模型进行持续的性能优化和调优，提升模型的泛化能力、推理速度和资源利用效率，以适应不同规模和类型的数据智能分析任务； 2.将研发的大模型技术集成到现有的工程任务系统中，实现大模型在数据的处理生产、存储管理、分发共享等业务流程中的实际应用； 3.利用大模型对工程任务与科学数据进行深度挖掘和分析，发现新的科学规律和应用价值，提供创新性的解决方案； 4.积极申请并完成各类横/纵向科研项目。

1.教育背景：研究生学历，博士学位； 2.专业方向：计算机类、软件工程类、通信类、自动化类、电子信息类、航天类等相关专业或学科方向； 3.技能与经验： 1）精通至少一种主流的深度学习框架，如 PyTorch、TensorFlow 等，具备扎实的编程能力，熟练掌握 Python、C++ 等编程语言； 2）熟悉大模型的原理和架构，如 GPT、BERT 等，有参与过大模型训练、微调、部署等相关项目的经验；具备良好的数据处理和分析能力，熟悉数据挖掘、机器学习、自然语言处理等相关技术，能够运用这些技术对海量数据进行预处理和特征提取; 3）了解分布式计算和并行计算原理，有在分布式环境下进行模型训练和推理的经验，能够利用云计算平台进行大规模计算； 4）有大模型技术相关项目经验，有在航天、遥感、地理信息等领域应用大模型解决实际问题的经验者优先；参与过至少一个大型科研项目或工程任务，有项目管理和团队协作经验，能够带领团队完成大模型技术的研发和应用工作者优先； 5）具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与不同专业背景的团队成员有效协作；工作责任心强，对待工作认真、严谨。