1. 核心算法攻关：主导跨行业复杂AI解决方案的核心算法研究与攻关，负责基于Transformer架构的大模型开发、微调及适配；利用DeepSpeed等分布式框架解决训练效率与稳定性问题。
2. 技术方案设计与评审：深度参与客户交流，精准把握高阶业务需求，设计覆盖数据处理、模型训练、服务部署的全链路技术方案，并进行严格的代码与架构评审。
3. 大模型工程化落地：负责大模型与业务系统的集成，利用LangChain等工具链开发智能体应用，实现模型能力的API化封装，确保推理服务的低延迟与高并发。
4. 团队技术指导：负责AI团队的技术指导与能力提升，制定代码规范与技术标准；培养中级工程师，把控重点项目技术质量和交付成果，解决项目中的突发技术难题。
5. 前沿技术跟踪：持续跟踪大模型、多模态学习等前沿技术，结合实际业务场景进行技术预研与POC验证，将新技术转化为生产力。
【任职条件】
1. 计算机、人工智能等相关专业硕士及以上学历，拥有2年-4年以上人工智能相关项目工作经验，在ToB/G领域有多个成功落地案例。
2. 精通Python编程，熟练掌握PyTorch或TensorFlow等至少一种主流深度学习框架，熟悉Transformer及其变体（BERT、GPT等）架构，能根据业务需求进行模型结构调整与创新。
3. 具备扎实的分布式训练技术知识，掌握多机多卡、数据并行、模型并行等技术，能利用Horovod、DeepSpeed等框架在大规模集群上高效完成大模型训练。
4. 拥有3个及以上大模型相关项目完整经验，覆盖模型开发、工具链应用及系统集成。有垂直领域大模型落地经验者优先，能独立完成从需求到交付的闭环。
5. 具备出色的系统架构能力与全栈开发思维，能设计高可用、可扩展的AI服务架构；熟悉Java/Go中至少一门语言，能解决模型训练代码与后端服务的高效对接问题。
6. 掌握大模型全流程数据处理方法，能搭建分布式数据处理流程并设计质量评估体系；熟悉模型压缩、量化及推理加速技术。
7. 具备卓越的技术领导力、客户沟通能力和业务洞察力，能长期在重点客户处进行技术攻坚与关系维护，适应高压工作环境。