1. 負(fù)責(zé)大語(yǔ)言模型（LLM）相關(guān)算法的研發(fā)與優(yōu)化和Agent智能體的開(kāi)發(fā)與落地，設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)適用于具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景的智能交互與決策系統(tǒng)；2. 負(fù)責(zé)大語(yǔ)言模型的數(shù)據(jù)預(yù)處理、微調(diào) 及**** Engineering，提升模型對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的適配性與準(zhǔn)確性；3. 承擔(dān)模型性能評(píng)估與效果分析任務(wù)，構(gòu)建自動(dòng)化評(píng)估流程，并不斷迭代優(yōu)化模型行為；4. 參與多模態(tài)/多任務(wù)模型的集成探索，推動(dòng)語(yǔ)言模型在具體場(chǎng)景中的泛化與遷移能力；5. 配合工程團(tuán)隊(duì)完成模型服務(wù)化部署與優(yōu)化（如推理加速、資源管理等），保障算法的高效運(yùn)行；6. 跟蹤前沿 LLM 研究方向，快速轉(zhuǎn)化為原型驗(yàn)證與應(yīng)用落地，參與公司Agent能力建設(shè)的算法底座搭建。任職要求：1. 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，具有扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)；2. 熟悉 Transformer 架構(gòu)，理解 LLM 的訓(xùn)練機(jī)制、位置編碼、注意力機(jī)制及其變種；3. 有主流大語(yǔ)言模型（如GPT等）的微調(diào)、評(píng)估或指令改寫(xiě)經(jīng)驗(yàn)，能獨(dú)立完成一條 LLM 優(yōu)化鏈路；4. 熟悉 **** Engineering、RAG、工具增強(qiáng) (Tool-use/Function calling) 、MCP等智能體構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)；5. 熟練使用 PyTorch，熟練使用HuggingFace、Transformers 等開(kāi)源框架，有實(shí)際模型調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)；6. 對(duì)自然語(yǔ)言理解/生成任務(wù)（如問(wèn)答、摘要、對(duì)話、多輪推理）有深入理解和算法積累；7. 具備良好的工程協(xié)作能力，了解基礎(chǔ)的服務(wù)部署流程，有一定后端集成經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；8. 有高質(zhì)量論文發(fā)表、比賽獲獎(jiǎng)、或開(kāi)源項(xiàng)目貢獻(xiàn)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。加分項(xiàng)：- 具備頂會(huì)論文發(fā)表（如ACL/EMNLP/ICLR/NIPS）或國(guó)內(nèi)核心期刊論文經(jīng)歷；- 曾參與知名比賽（Kaggle）并獲得優(yōu)秀成績(jī)；- 有大型開(kāi)源模型或Agent框架項(xiàng)目的貢獻(xiàn)經(jīng)驗(yàn)。

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