岗位职责‌：
一、需求分析与场景探索‌
1、深入理解企业多业务场景（如智能信息、决策支持、自动化开发等），挖掘、AI大模型在业务中的落地需求，提出技术解决方案。
2、结合行业趋势与技术前沿，探索大模型在跨领域场景（如金融、制造、政务等）的创新应用模式。
‌二、模型研发与优化‌
1、熟悉大模型（如LLM、多模态模型）的算法设计、训练调优及性能提升，解决实际业务中的复杂问题（如长文本理解、推理决策、代码生成等）。
2、针对垂直场景需求，优化模型架构（如Prompt Engineering、Fine-tuning、RAG等），提升模型效率和精准度。
三、决策支持与业务优化‌
1、基于模型构建数据分析与决策支持系统，通过数据挖掘与建模，输出可执行的业务策略建议。
2、主导AB测试、效果评估及迭代优化，为项目关键决策提供数据驱动的技术依据。
‌任职要求‌
‌一、基础要求‌
1、硕士及以上学历，计算机科学、数学、人工智能等相关专业，1年及以上AI算法研发经验，接受优秀应届生。
2、扎实的算法基础，熟悉Transformer、BERT、GPT等大模型架构，精通PyTorch/TensorFlow等框架。
二、技术能力‌
1、具备大模型全链路研发经验（预训练、微调、部署），熟悉LangChain、LlamaIndex等工具链；
2、熟练掌握Python/C++，熟悉Linux开发环境，有高并发、高可用系统设计经验。
3、熟悉PyTorch/TensorFlow等框架，具备深度学习、自然语言处理和大语言模型（如GPT、BERT等）的专业知识和实际应用经验；
4、有人工智能相关领域研究或者项目实践，运筹规划、序列建模、多场景建模优化等经验的优先；
‌三、业务理解‌
1、具备跨行业或多业务场景（如制造业、化工、能源等）的技术落地经验，能快速理解业务痛点；
2、具备业务抽象能力，能快速将复杂场景转化为数学模型‌；
3、对AI赋能开发效能提升（如代码生成、自动化测试）有实际项目经验者优先；
‌四、加分项‌
1、在NLP/多模态顶会（ACL、NeurIPS、CVPR等）发表论文，或主导过开源项目（如HuggingFace模型贡献）；
2、熟悉AutoML、强化学习等技术，有复杂决策系统研发经验；
‌五、软技能‌
1、优秀的逻辑思维与跨团队沟通能力，能独立主导技术方案并推动商业化落地；
2、强烈的自驱力与创新意识，对AI技术驱动业务增长有深刻热情；
六、跨团队协作与创新‌
1、协同产品、工程、业务部门，推动技术方案从原型到规模化落地的全链路闭环。
2、了解学术界与工业界前沿技术，主导技术预研与专利布局。