岗位职责：​​

1.算法研发与优化：负责计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）或多模态大模型等核心AI算法的研发、训练、调优及部署。这包括但不限于目标检测、图像分割、文本生成、语音识别与合成（ASR/TTS）、跨模态理解与生成等任务。

2.模型部署与性能提升：主导或参与模型的轻量化、量化、推理加速（如使用TensorRT、vLLM等工具）和落地应用，确保其在生产环境中的高效与稳定运行。

3.大模型技术应用：开展大语言模型（LLM）的微调（Fine-tuning）、提示词工程（Prompt Engineering）、检索增强生成（RAG）系统构建以及参与协助AI Agent（智能体）的开发与集成。

4.数据处理：构建和清洗高质量的训练数据集，设计数据增强策略，并参与相关技术方案、文档的编写与评审。

5.技术研究与合作：跟踪学术界与工业界的前沿技术（如Transformer变体、强化学习、具身智能），具备复现先进论文的能力，并与团队协作推动技术创新和业务落地。

​任职要求：​​

1.学历背景：计算机科学、人工智能、模式识别、电子工程、数学或相关专业硕士学历​。

2.技术能力：

熟练掌握 Python，需熟悉C++或 Java。

精通 PyTorch或 TensorFlow等至少一种主流深度学习框架。

扎实的机器学习/深度学习基础，深入理解注意力机制（Attention）、Transformer架构及常见模型（如BERT、GPT、CLIP等）的原理。

3.经验与技能：

计算机视觉方向：需熟悉目标检测（如YOLO）、图像分割、图像识别等。

NLP/大模型方向：需有文本生成、语音处理、大模型微调（如LoRA）、Prompt工程、RAG或AI Agent（熟悉LangChain等框架）的项目经验。

多模态方向：需了解多模态模型（如GLM-4.5、Qwen-VL、deepseek），熟悉跨模态对齐、表示学习等技术。有模型压缩、量化、加速部署（如TensorRT、ONNX）经验者优先。

具备良好的数学基础、算法分析能力和创新能力，能够阅读并复现前沿学术论文。

4. 综合素养：至少要求3年及以上相关项目经验，具备出色的分析问题、解决问题能力，以及良好的沟通能力和团队协作精神。