一、 岗位职责

1、 负责垂类大模型的架构设计与开发，优化模型训练效率及性能，解决高并发、分布式训练等技术挑战；

2、 基于业务场景设计强化学习技术方案，推动大模型在实验室领域的实际应用落地；

3、 主导模型预训练、微调及强化学习策略（如PPO、DQN等）的工程实现，提升模型在垂直场景的效果；

4、 探索前沿技术（如模型压缩、多模态融合），优化资源利用率并降低推理成本；

5、 与应用领域专家协作，将业务需求转化为技术方案，确保模型与应用场景深度适配。

二、 岗位要求

1、 计算机科学或相关领域的本科及以上学历，三年以上工作经验。

2、 熟悉主流大模型架构（如Transformer、BERT、GPT、T5等）及其变体。

3、 有深度学习模型部署和优化经验，精通PyTorch、TensorFlow等深度学习框架。

4、 熟悉经典视觉模型（如ResNet、YOLO、UNet、ViT等）及其应用场景，熟悉OpenCV、CUDA、TensorRT等工具。

5、 具有垂直场景落地实践经验，了解大模型应用开发（如基于GPT API的场景适配）者优先。