岗位职责：
1．负责大模型（如deepseek、通义千问等）的预训练、指令微调、领域适配（金融/供应链/政务等），提升模型特定场景性能；
2．设计参数高效微调方案（LoRA/P-Tuning），实现模型精度与训练成本平衡；
3．完成大模型轻量化部署（量化/剪枝/蒸馏），适配国产芯片（昇腾/寒武纪）及边缘计算环境；
4．开发自动化训练流水线，优化分布式训练效率（多卡并行、显存优化）；
5．对接业务部门需求，将NLP/CV多模态能力嵌入实际场景（如智能客服、文档分析）；
6．监控模型线上表现，设计持续学习机制与数据闭环方案；
7．应对国产算力限制，研发低资源依赖的训练策略。
任职要求：
1．计算机/数学/电子工程相关专业，2年以上大模型实战经验。
2．精通PyTorch/TensorFlow，熟悉Megatron/DeepSpeed等分布式框架；
3．掌握大模型主流架构（Transformer/LLaMA），有百亿参数级模型调优经验；
4．熟悉LangChain/向量数据库等AI工程化工具链；
5．深入理解RLHF、Prompt Engineering等微调方法论；
6．熟悉国产化技术生态（华为CANN/PaddlePaddle）；
7．有国产大模型（文心一言/星火认知）商业化落地经验优先；
8．熟悉大模型安全合规（数据脱敏、内容过滤）解决方案优先；
9．对算力成本敏感，擅长在资源约束下实现技术突破。