1. 岗位职责：

- 负责大语言模型在工业/办公等多场景下的应用算法研究与任务建模，涵盖文本生成、指令生成、工单补全等任务；

- 设计与优化 Prompt，微调指令类模型，提升生成效果的准确性、可控性与鲁棒性；

- 搭建并优化私域知识融合的 RAG 系统（Retrieval-Augmented Generation），用于支持企业内部知识问答和任务自动化；

- 参与核心算法能力组件化封装，沉淀可复用的“原子能力”供业务系统调用；

- 跟踪 AIGC/LLM/多模态/智能体等领域前沿技术，参与企业级算法方案创新与落地。

2. 任职要求：

- 211统招本科及以上学历，计算机、人工智能、自然语言处理等相关专业；

- 扎实的 NLP、深度学习基础，具备大语言模型（LLM）项目经验；

- 熟悉生成式任务的训练与微调方法（如LoRA、SFT、RLHF等）；

- 熟悉 RAG、知识图谱、向量检索；

- 有 Agent 系统相关理解或项目经历者优先；

- 有制造业、办公类产品等行业场景建模经验者优先。

3. 技能要求：

- 精通大模型生态（如 LLaMA、Qwen、DeepSeek等）；

- 熟练使用 Huggingface Transformers，掌握 Prompt Tuning、指令微调技巧；

- 掌握 RAG 架构、LangChain、向量数据库（如 FAISS、Milvus）等相关工具；

- 有一定工程实践能力，熟悉 Python、PyTorch、FastAPI 等；

- 了解知识图谱、Agent 调度机制、长文本处理更佳；

4. 加分项：

- 有顶会论文、专利、开源项目等产出；

- 有工业AI、数字人、智能办公等落地项目经验；

- 对智能体通用能力的封装有过理论或实践探索。

5. 岗位亮点：

- 深度参与生成式AI核心能力研发，技术视野领先

- 与产品和工程团队深度合作，驱动智能体系统创新落地

- 支持原创研究+算法工程并重，鼓励探索与沉淀可复用能力模块