岗位职责

1、航空‌领域数据工程‌

构建航空类领域高质量预训练与微调数据集，设计数据清洗、去噪、增强策略。

开发航空领域知识增强工具，融合专业术语库、行业图谱等结构化知识。

2、航空AI大模型预训练‌

针对航空领域特点（如长文本、稀疏数据、专业术语），设计领域适配的模型架构（如动态分词器优化、领域注意力机制）。

主导百亿级参数大模型的分布式预训练，优化训练效率与收敛速度。

探索领域持续预训练（Continual Pretraining）技术，实现跨领域知识迁移。

3、‌任务导向精调‌

结合航空业务场景，设计多任务联合训练框架。

应用Instruction Tuning、RLHF等技术提升模型任务对齐能力。

开发航空模型评估基准，量化模型在专业场景下的准确性、可靠性与合规性。

4、航空‌领域知识融合‌

设计知识注入方案（如实体链接、检索增强生成RAG），解决大模型幻觉问题。

与航空业务专家协作，将行业规则与业务流程编码至模型训练中。

任职要求

1.计算机科学、人工智能或航空信息化领域相关专业本科及以上学历，3年以上NLP/大模型训练经验，至少主导过1个垂类模型预训练项目，具备领域知识图谱构建或行业规则引擎开发经验者优先。

2.精通PyTorch/TensorFlow框架，熟悉Megatron-LM、DeepSpeed等分布式训练工具。

3.深入理解大模型技术细节：Transformer变体优化、位置编码、混合专家（MoE）等。

4.掌握大模型训练全流程优化技术：梯度累积、混合精度训练、Checkpointing策略。

5.熟悉参数高效微调技术（LoRA、Adapter），具备千卡级集群训练调优经验。

6.熟悉航空类数据特性（如业务文本的上下文依赖、逻辑推理要求）