• 负责主流大语言模型（LLaMA、Qwen、ChatGLM等）、多模态模型的研究与应用落地，主导从技术预研、模型微调优化到工程化部署的全流程链路。
• 针对具体业务场景（如智能交互、行业知识库、AI助手等），设计并实施高效的模型微调方案，包括指令微调（SFT）、LoRA/QLoRA等参数高效微调技术的实践与优化。
• 结合业务需求构建检索增强生成（RAG）系统、智能体（Agent）等大模型应用，负责核心模块开发与性能调优，保障系统的高可用性与低延迟。
• 跟踪AI领域前沿技术动态，开展技术预研（如多模态融合、推理加速等），将新技术、新方法快速转化为业务解决方案，提升产品技术竞争力。
• 搭建并优化模型训练与推理环境，熟悉多GPU分布式训练、模型量化（INT8/FP16）、推理框架（vLLM、TensorRT等）的应用，提升模型训练与运行效率。
• 协同产品、研发等跨职能团队，将业务需求转化为清晰的技术实现路径，推动AI能力在实际项目中落地并产生业务价值。

任职要求：

• 硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、数学等相关专业，3年以上AI领域相关工作经验，具备完整的大模型微调与落地项目经验者优先。
• 精通Python编程语言，熟练掌握至少一种主流深度学习框架（PyTorch优先），深入理解Hugging Face生态（Transformers、PEFT、Accelerate等库）的使用。
• 具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，深入理解Transformer架构，熟悉大模型训练、微调的核心原理与关键技术，能独立解决模型调优过程中的复杂问题。
• 具备良好的工程化能力，熟悉Linux系统操作、Shell脚本开发，了解云原生（Docker、K8s）或分布式计算技术，能完成模型的工程化部署与运维。
• 具备优秀的分析与解决问题能力、跨团队沟通协作能力，对技术充满热情，有较强的学习能力和抗压能力，能快速响应业务需求并推进项目落地。