1.负责 NLP 核心技术研发：基于 transformer、BERT、GPT 等模型架构，开展文本分类、命名实体识别、语义理解、文本生成、问答系统等模块的设计与开发，优化模型性能与推理效率；
2.大模型应用与智能体开发：参与大模型（开源 / 自研）的微调、部署与优化，设计并实现基于大模型的智能体（Agent）架构，包括任务规划、工具调用、记忆机制、多轮交互等核心模块；
3.技术方案设计与落地：主导或参与 AI 项目的技术方案选型、架构设计，解决实际开发中的技术难点（如模型轻量化、高并发推理、数据效率优化等），确保项目按时高质量交付；
4.技术迭代与创新：跟踪 NLP 与大模型领域前沿技术（如 LLM Agent、RAG、多模态融合等），结合业务场景进行技术预研与创新，推动团队技术能力提升；
5.跨团队协作：与产品、算法、测试等团队紧密配合，明确业务需求与技术边界，提供 AI 技术支持，保障产品智能化功能的落地与迭代;
6.技术基础：扎实掌握机器学习、深度学习核心理论，深入理解 NLP 基础原理（如词向量、注意力机制、Transformer 架构等）;
7.模型经验：具备 transform、BERT、RoBERTa、GPT 等主流 NLP 模型的开发与调优经验，熟练运用至少一种模型训练框架（PyTorch/TensorFlow）;
8.工程能力：熟练掌握 Python 编程，具备良好的代码规范与工程化思维，有 NLP 项目（如智能问答、文本生成、语义检索等）落地经验者优先;
9.参与过开源 NLP 项目或大模型相关项目的核心开发；