工作职责： 负责大语言模型相关算法研发工作，包括模型训练、指令微调、偏好对齐、推理部署及效果优化等全流程建设 负责基于业务场景进行 LLM 微调与优化，包括 SFT、LoRA、QLoRA、RLHF、DPO 等方法的应用与实验 负责大模型训练数据的清洗、构造、标注规范设计及数据质量评估，提升模型在垂直场景下的表现 负责大模型推理部署与性能优化，包括模型量化、推理加速、显存优化、并发优化、服务稳定性优化等 跟进 Transformer、强化学习、多模态大模型等前沿技术，并结合业务场景完成技术落地 参与多模态模型相关研发，包括文本、图像、语音、视频等多模态理解与生成能力建设 配合产品和工程团队，完成模型能力评估、效果分析、迭代优化及上线部署 支持 Agent、RAG 等大模型应用方向的算法能力建设，包括检索增强、工具调用、任务规划等

硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学、自动化等相关专业，985/211 院校优先 精通大语言模型原理，熟悉 Transformer 架构、Attention 机制、预训练、微调、对齐及推理部署流程 熟悉强化学习相关方法，了解 RLHF、DPO、PPO 等在大模型对齐中的应用 熟悉多模态大模型相关技术，了解 CLIP、VLM、图文理解、图像生成、语音模型等方向优先 熟练掌握 PyTorch、TensorFlow 等至少一种主流深度学习框架，具备模型训练、调参和部署经验 精通 Python 编程，具备良好的算法实现能力和工程代码能力；熟悉 Java、Go 者优先 熟练掌握 LoRA、QLoRA、Prefix Tuning、Prompt Tuning 等参数高效微调方法，有实际项目经验优先 熟悉模型推理部署工具或框架，如 vLLM、TensorRT-LLM、DeepSpeed、Megatron、Hugging Face Transformers 等优先 熟悉数据处理、模型评测、实验管理和效果分析方法，能够独立完成模型实验闭环 熟练使用 Cursor、Claude Code、Codex 等 AI 编程工具，具备高效研发习惯 熟悉Mutil-Agent 开发、RAG 开发、向量数据库、Embedding、Rerank、工具调用等大模型应用技术者优先 具备较强的学习能力、问题分析能力和技术钻研能力，能持续跟进大模型领域最新进展