岗位职责：
1. 参与基于深度学习和大语言模型（如 Transformer、GPT、BERT 等）的算法开发、优化及部署；
2. 负责大语言模型的微调、优化、推理加速及部署
3. 研究并实现前沿的自然语言处理（NLP）技术，提升模型在文本生成、语义理解、问答系统等任务上的表现；
4. 参与大模型训练数据的清洗、整理和增强，提升模型的泛化能力和鲁棒性；
5. 设计并优化模型评估方法，提升训练和推理效率，降低计算资源消耗；
6. 参与相关应用系统的开发，包括 API 接口封装、模型服务化、工程部署等；
7. 关注前沿 AI 研究成果，分析行业趋势，并推动新技术的落地和应用；
8. 配合产品团队，支持基于大模型的智能应用（如智能助手、自动摘要、代码生成等）的开发与优化。
任职要求：
1. 计算机、人工智能、数学、统计学或相关专业，硕士及以上学历（优秀者可放宽至本科）；
2. 熟悉深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch），具有大规模模型训练和优化经验；
3. 熟悉 Transformer 结构，掌握主流大语言模型（如 GPT、LLaMA、T5、Mistral）的架构及训练方法；
4. 具备扎实的 Python 编程能力，熟悉 C++/CUDA 者优先；
5. 具备 NLP 相关任务（如文本分类、文本生成、知识图谱等）的实战经验；
6. 具备良好的数学基础，熟悉优化算法、概率统计、信息论等相关知识；
7. 具备较强的团队合作能力、学习能力和问题解决能力，能够快速适应新技术；
8. 发表过相关学术论文（如 NeurIPS、ICLR、ACL、CVPR）或有开源项目经验者加分。
9. 对机器数据模型有了解者加分（如Yolo，ResNet等）。
加分项：
1. 有大模型 LoRA、QLoRA、MoE 相关经验；
2. 具备模型蒸馏、剪枝、量化等模型优化经验；
3. 熟悉 AI 推理加速（如 TensorRT、ONNX Runtime）或高性能计算（HPC）；
4. 熟悉云端 AI 训练与推理环境（如 Hugging Face、DeepSpeed、ColossalAI）。