机器翻译负责人（翻译Saas)(J20186)

1. 设计多语种模型训练方案，包括基座模型选择、数据配比、SFT/蒸馏/持续训练、多语种迁移、低资源语种增强、术语与实体约束等。 2. 主导建立科学、可复现的实验体系：训练配置、数据/模型版本、随机种子、实验记录、消融设计、失败复盘和模型选型机制。 3. 负责翻译模型翻译效果提升，达到业界先进水平。

1. 计算机、人工智能、自然语言处理等相关专业，本科及以上学历；3 年及以上 NLP/机器翻译/大模型算法经验。 2. 有机器翻译模型训练、优化和落地经验，熟悉 Transformer、Encoder-Decoder、NLLB/mBART/mT5 或相关多语种模型。 3. 熟悉翻译质量评测与误差分析，能独立设计 BLEU、chrF、COMET、MetricX、人工评测及分场景切片评测体系。熟悉高质量训练数据构建，包括平行语料清洗、语言识别、精确/近重复去重、数据泄漏防控、回译与合成数据质量控制。 4. 熟悉 PyTorch、Transformers、DeepSpeed、Megatron-LM、FSDP/ZeRO 等训练框架；具备多卡分布式训练、性能调优和故障排查能力。 5. 具备模型部署与推理优化意识，了解 TensorRT、ONNX、量化、vLLM、llama.cpp 等技术更佳。有模型蒸馏、知识保持、持续学习、KL 约束、多任务学习或数据采样策略经验者优先。 6. 具备良好的工程习惯，能够以代码、配置、数据清单和实验记录保证训练结果可复现。 加分项： 1. 有多语种、低资源语言或跨语言迁移经验；具备阿拉伯语、印尼语、西班牙语、印度语种等相关方向经验者优先。