岗位要求：

1. 硕士及以上学历，计算机/数学/人工智能相关专业，3年以上NLP或大模型研发经验。

2. 精通Transformer架构及主流大模型（如GPT、LLaMA、Gemini），熟悉LangChain、vLLM等工具链。
3. 熟练掌握PyTorch/TensorFlow，至少掌握一种编程语言（Python,Java,C++)及具备高性能计算（CUDA、算子优化）经验。
4. 具备强逻辑推理与问题拆解能力，能针对业务需求设计评估体系（如Bad Case分析、人工评测规则）。
5. 熟悉行业知识注入方法（如领域预训练、知识图谱融合），有跨模态（文本、图像、代码）应用经验更佳。
6. 拥有医疗、工业、政务等垂类场景的AI落地经验，熟悉行业合规要求（如数据隐私、内容安全）。
7. 具备大模型Agent系统开发经验，熟悉AutoGPT、ReAct等自主决策框架。
8. 至少主导过1个以上大模型推理优化或垂直类场景项目。

岗位职责：

1. 牵头大规模预训练模型（LLM、多模态等）的研发，重点优化模型推理效率、准确性和泛化能力。

2. 设计并实现面向垂直场景的模型微调（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）及检索增强生成（RAG）等关键技术。
3. 开发高效推理算法（如动态批处理、量化推理、模型压缩），提升服务吞吐量和响应速度，降低资源消耗。
4. 研究分布式推理框架，优化模型在GPU/TPU集群上的并行计算能力。
5. 深入理解业务需求（如智能客服、内容生成、数据分析），设计端到端的AI解决方案，推动模型在真实场景中的产品化落地。
6. 构建行业知识库与工具链，结合领域数据提升模型的专业场景表现（如法律、医疗、金融垂类）。
7. 解决模型推理中的长尾问题（如逻辑一致性、幻觉抑制、复杂决策链优化），探索强化学习与推理的结合路径。
8. 跟踪学术界与工业界前沿技术（如MoE、Agent架构），实现技术成果转化。

（注：本岗位为外包，签三方公司）