企业大模型微调项目落地实施中有哪些关键岗位角色？_为了支撑大模型研发,团队成员一人负责多个角色

企业大模型微调项目落地实施有哪些关键岗位角色及职责？

1.探讨背景：

随着人工智能技术的快速发展，大型企业纷纷投入到大型模型（如大语言模型、多模态大模型等）的研发与应用中。大模型因其强大的理解和生成能力，在各个领域都有着广泛的应用前景。然而，要将大模型真正应用于实际场景，为企业带来价值，就需要进行微调项目，这是一个涉及技术研发、数据处理、模型训练与优化等多个环节的复杂过程。

2.痛点：

企业在实施大模型微调项目时，往往面临着一系列挑战，如技术选型、团队组建、职责分工不明确等问题。特别是在快速变化的技术环境中，如何快速有效地搭建起一支具备相应技能的团队，明确各个关键岗位的角色及职责，成为企业迫切需要解决的问题。

3.问题：

企业大模型微调项目落地实施有哪些关键岗位角色及职责？

4.答案预期：

通过这个问题，企业希望能够清晰地了解在实施大模型微调项目的过程中，需要哪些关键岗位角色，以及这些角色应承担的具体职责。这将有助于企业更高效地组织资源、分配任务，确保项目的顺利进行。

问题来自社区会员@苟志龙 中国民生银行高级工程师，以下内容来自社区同行探讨

@先生_许 金融行业 算法专家：

在企业大模型微调项目的实施过程中，关键岗位角色及职责主要包括以下几类：

项目经理：项目经理负责项目的整体规划、实施路径和资源协调。他们需要制定项目计划，监控项目进度，解决项目中的问题和风险，并负责团队成员的分工与协作。项目经理还需具备丰富的项目管理经验和技能，能够协调各个团队成员的工作，确保项目按时、按质量完成。

数据工程师：数据工程师负责数据采集、清洗、整合等工作，为模型训练提供高质量的数据。他们需要进行数据标注、质检等工作，确保标注数据准确无误。此外，数据工程师还参与数据预处理和特征工程，提升数据质量。

算法工程师：算法工程师负责大模型的微调、优化和改进，提高模型性能。他们设计和实现模型训练、推理和调优的流程，并进行实验和分析。算法工程师还需要根据业务需求，定制和开发特定的算法和模型。

开发工程师：开发工程师负责模型训练和推理平台的搭建和维护，确保平台的稳定性和高效性。他们负责模型部署和上线工作，确保模型能快速响应业务需求。此外，开发工程师还需参与技术选型和方案设计，提高系统性能和可扩展性。

产品经理：产品经理负责与业务部门沟通，了解业务需求和市场动态，为大模型的微调提供指导。他们负责产品功能规划、设计和优化，提升产品的用户体验和价值。产品经理还需协调团队资源，推动项目的快速迭代和优化。

运维工程师：运维工程师负责大模型的部署、监控和维护工作，确保模型的高可用性和稳定性。

业务专家：业务专家了解业务领域知识，为大模型的训练与微调提供业务指导与建议，确保模型能满足实际业务需求。

质量保证团队：质量保证团队负责项目的质量检查、测试及验收工作，确保项目成果符合预期标准及要求。

这些岗位角色相互协作，共同推动大模型微调项目的顺利实施。同时，企业需要建立跨部门的协同机制，确保项目各环节的有效沟通和配合。

@chinesezzqiang 信息技术经理：

企业大模型微调项目落地实施的关键岗位角色及职责

一、项目经理

职责：

负责项目的整体规划、实施路径和资源协调。

制定项目计划，并确保项目按计划进行。

监控项目进度，解决项目中的问题和风险。

负责团队成员的分工与协作，确保项目顺利进行。

二、数据工程师

职责：

负责数据采集、清洗、整合等工作，为模型训练提供高质量的数据。

负责数据标注、质检等工作，确保标注数据准确无误。

参与数据预处理和特征工程，提升数据质量。

维护和更新数据仓库，保证数据的安全性和稳定性。

三、算法工程师

职责：

负责大模型的微调、优化和改进，提高模型性能。

设计和实现模型训练、推理和调优的流程，并进行实验和分析。

根据业务需求，定制和开发特定的算法和模型。

参与研究和探索新的算法和技术，提升模型的创新性和实用性。

四、开发工程师

职责：

负责模型训练和推理平台的搭建和维护，确保平台的稳定性和高效性。

负责模型部署和上线工作，确保模型能快速响应业务需求。

根据项目需求，进行相关系统的开发和维护工作。

参与技术选型和方案设计，提高系统性能和可扩展性。

五、产品经理

职责：

负责与业务部门沟通，了解业务需求和市场动态，为大模型的微调提供指导。

负责产品功能规划、设计和优化，提升产品的用户体验和价值。

协调团队资源，推动项目的快速迭代和优化。

负责产品上线后的数据分析与监控，持续优化产品性能和用户体验。

六、运维工程师

职责：

负责大模型的部署、监控和维护工作，确保模型的高可用性和稳定性。

@FishWang 某证券公司 算法工程师：

企业大模型微调项目落地实施最核心的关键团队主要有两个：就是业务团队和技术团队共同形成的联合团队。

联合团队中，需有业务专家、算法专家、架构专家、数据专家。共同完成具体场景的落地建设，才能切实解决真实业务问题，并充分做到业务赋能。

其实真正落地没有所谓完全正确的方法论，集合所有能调用的资源，真正对业务产生价值才是目标。

@spxspx 国泰君安 其它：

大模型的推进需要强大的团队支持，涉及角色较多：项目经理、大数据专家、数据工程师、算法专家、业务专家、语料处理专家、测试专家、开发工程师、IT运维专家、云技术专家、安全专家、法务合规专家、产品质量保证。

@jillme 某大型银行 CIO：

1、算法工程师：

职责：负责收集、整理、清洗和标注数据，确保数据的质量和有效性。负责选择和设计大模型的架构，进行模型的训练、验证和调优。

原因：数据是模型训练的基础，算法工程师对数据的理解和处理能力决定了模型的质量和性能。

2、产品经理：

职责：负责了解业务需求，将业务需求转化为明确的模型优化目标和方向。与数据科学家保障模型优化与业务需求保持一致。

原因：产品经理是连接业务和技术之间的桥梁，确保模型策略调整与业务需求保持一致。

3、模型开发工程师：

职责：负责模型的部署、维护和监控。根据业务需求和模型性能，对模型进行迭代和优化，确保模型在实际业务场景中的稳定运行和良好性能。

4、项目经理：

职责：负责整个模型项目的管理工作。保障项目的顺利进行，解决项目中出现的问题和对外沟通保障。

5、语义训练师：

职责：语义训练师主要负责标注和验证数据，确保模型能够正确理解文本的含义和上下文。需要对大量的文本数据进行标注，参与模型的验证和调优过程，提供反馈和建议，以确保模型在实际应用中能够准确理解并响应各种语言现象。

原因：帮助模型识别和理解复杂的语言模式，从而提高模型的性能和准确性。

@rechen 某银行 云计算架构师：

大模型微调项目，除了上述的架构师、业务分析师、软件开发工程师、算法工程师、大数据工程师外，还得有实施大模型管理平台和算力调度平台的项目经理、技术经理、交付工程师这三个关键岗位角色，和后期运维平台的系统运维工程师。

@peima 某金融公司 架构师：

架构师：负责业务架构、技术架构、数据架构、安全架构规划。

业务分析师：业务需求及业务场景分析

软件开发工程师：负责开发和维护大模型的软件系统

算法工程师：负责研发和对接大模型的算法

大数据工程师：负责数据存储规划及维护。

@朱祥磊 某移动公司 系统架构师：

只要具备下面几类角色，具体角色根据实际情况可以复用：

1.项目经理：负责整个项目的统筹规划、进度把控、资源协调以及风险评估与应对，确保项目顺利进行并按时交付。

2.技术负责人：主导技术选型、技术方案制定和技术难题解决，负责技术团队的管理及培训，提升团队整体技术能力。

3.算法工程师：负责大模型的算法设计、优化和实现，为大模型的训练和微调提供算法支持。

4.数据科学家：负责大模型的训练、调优及微调，提供技术支持及解决方案，确保模型达到预期效果。

5.标注工程师：负责数据采集、清洗、标注及预处理工作，保障数据质量与准确性，为大模型训练与微调提供稳定的数据支持。

6.语料准备专家：负责语料的收集、整理和标注，为大模型的训练和微调提供高质量的语料资源。

7.开发工程师：根据项目需求进行应用开发，实现大模型与业务场景的对接，开发相关的功能模块及界面。

8.业务专家：了解业务领域知识，为大模型的训练与微调提供业务指导与建议，确保模型能满足实际业务需求。

9.质量保证团队：负责项目的质量检查、测试及验收工作，确保项目成果符合预期标准及要求。

上述需要企业内部构建跨部门协同机制：大模型微调项目往往涉及多个部门，需要各部门间紧密协作，共同推进项目的实施与落地。

@jinhaibo 昆仑银行 技术管理：

在企业大模型微调项目的实施过程中，关键岗位角色及职责主要包括以下几类：

项目经理：负责整个微调项目的计划、组织、指导和控制。确保项目按时、按预算、按质量完成。协调项目团队内部和外部的沟通。监控项目风险，制定应对策略。

业务专家：提供业务领域的知识和经验，帮助理解业务需求和问题，为大模型的训练和微调提供业务指导。

数据工程师：负责数据采集、清洗、整合和存储等工作。确保数据质量和完整性，为大模型训练和微调提供稳定的数据源。

数据科学家：负责大模型的研发和微调。利用机器学习和深度学习等技术，对数据进行处理、分析和挖掘，找到数据中的模式和规律，为大模型的训练和优化提供支持。

运维工程师：负责系统的监控和维护，确保系统的稳定性和安全性。处理系统故障和异常，保障模型服务的连续性。优化系统架构，提高系统的可扩展性和可维护性。

质量保证师：负责项目的质量保证工作，确保模型和服务的质量符合预期。制定测试计划和测试用例，进行模型的性能测试、功能测试等。提供测试报告和反馈，协助团队定位和修复问题。

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