1、大模型全流程开发与优化‌，负责大模型（语言模型、多模态模型、CV大模型等）的后预训练、指令微调、对齐训练等；根据项目需求，选择合适的算法和技术，搭建和优化模型结构和模型应用架构；处理大规模数据，进行数据清洗、标注和预处理，确保数据质量，以用于模型的训练和验证； 2、构建自动化prompt工程框架及评估体系，可以熟练的进行对话撰写及赋能培训；设计构建语义桥接架构，实现多源异构数据的高效知识迁移，开发数据质量评估模型，建立动态数据增强机制，以满足业务需求的目标； 3、智能体开发与开源技术融合‌：基于主流大模型开发平台（如：Dify、Langchain等）设计智能体系统，集成RAG、Agent等核心技术，推动业务场景快速落地； 4、适配昇腾等国产生态，负责模型在昇腾平台的算子适配与性能调优，开发训练框架的混合精度策略及分布式通信优化方案，基于昇腾构建从训练到推理的全栈体系； 5.设计面向业务的高效网络结构（YOLO-Family、DETR、ConvNeXt、Hybrid Transformer 等），完成剪枝、量化、蒸馏、NAS优化。

1、计算机、人工智能、数学、自动化等相关专业硕士及以上学历； 2、精通深度学习框架（如 PaddlePaddle、PyTorch 等），2 年以上目标检测/分割项目经验； 3、扎实的数学基础，包括线性代数、概率论、统计学等，能够深入理解和推导算法原理；熟练掌握数据结构和算法，能够高效地处理和分析数据，熟练使用Python开发，具有良好的编程习惯；熟练掌握大模型智能体开发框架，了解分布式训练和量化推理技术，可使开源工具完成相关工作； 4.主导过检测、分类、分割、多模态等项目，精通Python/C++，编码规范，能独立编写CUDA/NEON算子并落地TensorRT/ncnn/MNN推理框架；掌握PyTorch、TensorFlow，熟悉CNN、Transformer、DETR、YOLO系列及轻量化设计. 5、具备团队合作精神，有一定的抗压能力，有责任心和独立分析能力；有参与大型人工智能项目的经验，在自然语言处理、计算机视觉等领域有实际项目成果者优先；具备大模型微调和智能体开发经验，能够独立解决项目中遇到的技术难题，具有从 0 到 1 搭建和训练大模型的经验优先，具有多模态、具有智能项目经验优先。