1. 負責大語言模型（LLM）相關算法的研發(fā)與優(yōu)化和Agent智能體的開發(fā)與落地，設計與實現(xiàn)適用于具體業(yè)務場景的智能交互與決策系統(tǒng)；2. 負責大語言模型的數(shù)據預處理、微調 及**** Engineering，提升模型對業(yè)務場景的適配性與準確性；3. 承擔模型性能評估與效果分析任務，構建自動化評估流程，并不斷迭代優(yōu)化模型行為；4. 參與多模態(tài)/多任務模型的集成探索，推動語言模型在具體場景中的泛化與遷移能力；5. 配合工程團隊完成模型服務化部署與優(yōu)化（如推理加速、資源管理等），保障算法的高效運行；6. 跟蹤前沿 LLM 研究方向，快速轉化為原型驗證與應用落地，參與公司Agent能力建設的算法底座搭建。任職要求：1. 計算機科學、人工智能、數(shù)據科學或相關專業(yè)本科及以上學歷，具有扎實的機器學習/深度學習基礎；2. 熟悉 Transformer 架構，理解 LLM 的訓練機制、位置編碼、注意力機制及其變種；3. 有主流大語言模型（如GPT等）的微調、評估或指令改寫經驗，能獨立完成一條 LLM 優(yōu)化鏈路；4. 熟悉 **** Engineering、RAG、工具增強 (Tool-use/Function calling) 、MCP等智能體構建關鍵技術；5. 熟練使用 PyTorch，熟練使用HuggingFace、Transformers 等開源框架，有實際模型調優(yōu)經驗；6. 對自然語言理解/生成任務（如問答、摘要、對話、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，了解基礎的服務部署流程，有一定后端集成經驗者優(yōu)先；8. 有高質量論文發(fā)表、比賽獲獎、或開源項目貢獻經驗者優(yōu)先。加分項：- 具備頂會論文發(fā)表（如ACL/EMNLP/ICLR/NIPS）或國內核心期刊論文經歷；- 曾參與知名比賽（Kaggle）并獲得優(yōu)秀成績；- 有大型開源模型或Agent框架項目的貢獻經驗。

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