1.负责大规模预训练模型（LLM）的设计、开发、训练及调优，包括架构创新、参数效率提升等；

2.负责数据处理与工程化，构建高质量多模态训练数据集，设计数据清洗、增强及标注策略等；

3.负责模型部署与性能优化，实现模型的高效推理部署，优化GPU/TPU资源利用率，研究模型服务化方案（如API服务、边缘端部署），解决延迟、吞吐量等性能瓶颈；

4.与产品、业务团队深度合作，将技术能力转化为实际应用场景，撰写技术文档、专利及论文，推动团队技术影响力。

任职资格：

1.计算机科学、软件工程、数学或相关领域统招本科及以上学历；

2.3年以上算法研发经验，精通PyTorch框架，且满足下列条件之一：
- 大模型（10B+参数）训练/微调实战经验，深入理解Transformer、注意力机制、RLHF等核心技术，具备模型源码级调优能力。理解RAG技术链实现逻辑，有自研RAG算法能力；
- 熟悉Megatron-LM、DeepSpeed等分布式训练工具，熟练使用CUDA、TensorRT等加速库，具有模型优化部署能力；
- 熟悉计算机视觉领域，有分类/检测/分割的实际落地项目经验。熟悉传统图像算法；
- 熟悉运筹优化算法理论，有人员排班/车辆路径规划等项目经验。

3.熟悉发明专利的撰写规范，有相应经验者优先。