工作职责：
开展大模型算法研究，包括但不限于单模态和多模态大模型的微调（如LoRA、Qlora）、强化学习方法的应用、模型量化技术以及分布式部署算法的设计与实现。
为团队提供支持，解决大模型在特定垂直领域的实际落地问题，确保模型能够有效适应业务场景的需求。
针对大模型在可控性、可信度及推理效率方面存在的不足之处提出解决方案，克服业务实施过程中遇到的技术障碍
与跨部门的技术和业务团队紧密合作，共同推进项目进展，达成既定的技术和商业目标。
持续跟踪领域内最新的技术发展趋势和学术研究成果，领导创新活动，并基于此提出提升模型性能和效率的新思路或改进措施。
展现独立思考能力和创新能力，在面对来自不同行业或应用场景中的复杂技术挑战时，能够提出独到见解并找到有效的解决办法。
岗位要求：
计算机科学、人工智能或相关领域硕士及以上学位；
至少3年以上从事深度学习项目经验，具备丰富的模型微调实战经历；
精通Python编程及主流深度学习框架PyTorch的使用；
对自然语言处理/计算机视觉等领域内的一种或多种技术有着深刻的理解；
对主流大模型（例如deepseek/Qwen/LLaMA/GLM/T5等）的原理、性能、差异有深入理解；
对模型有量化及部署有深入了解和实战经验；
具备较强的工程能力，熟悉Linux环境下的软件开发流程；
了解常用的数据结构与算法，能高效地解决实际问题；
英语水平良好，能够无障碍阅读英文资料；
加分项：
在NLP/CV顶级会议上有论文发表记录；
有过成功的开源项目贡献经历；
熟悉Docker容器技术和Kubernetes编排工具；