岗位职责：
1.根据上级要求，推进大模型建设相关工作；
2.负责大模型的本地部署工作，确保模型稳定高效运行，优化大模型推理性能，提高响应速度及资源利用率；
3.进行基于大模型的RAG知识库构建，并优化模型对知识库的调用能力，提升模型在特定领域的准确性；
4.负责多模态信息数据样本的全流程处理，包括数据收集、清洗、标注、增强及质量评估，构建适配业务需求的高质量训练集；
5.主导大模型训练全流程，包括分布式训练框架设计、并行策略优化，构建训练故障恢复机制，保障长期训练稳定性；
6.针对业务场景进行模型微调、提示工程、模型压缩、量化及性能优化，提升模型在垂直领域的准确性和可用性；
7.针对输入输出数据的敏感信息，设计高效、准确的拦截方案并进行实施；
8.与团队协作开发大模型应用,包括运行管理、性能监控、优化升级、等工作；
9.完成领导交办的其他工作。
其他业务线：
a)机器学习方向:
1、熟悉数据分析、特征工程等相关数据挖掘流程，同时熟悉回归，聚类，分类，推荐等机器学习算法实现，对常见的算法理解透彻；
2、从事机器学习算法和理论前沿研究及应用。研究领域包括但不限于：监督学习、半监督学习、联邦学习、时序预测、异常检测、元学习、AutoML、深度学习、强化学习及模式识别等;
b)自然语言处理/语音语义方向：
1、从事但不限于文本分析、情感分析、实体抽取及关联抽取、语言消歧、机器翻译、对话和问答系统、深度自然语言处理、多模态语义理解、知识图谱等方向的应用研究和开发工作;
2、负责自然语言处理核心算法及平台的设计与研发,提升自然语言相关产品的核心竞争力和用户体验;
c)运筹优化方向：
1、负责运筹优化方向的算法研究和开发，包括但不限于资源分配、路径优化、调度优化、智能分货、库存管理、定价策略及仿真平台构建等相关项目；
2、熟悉组合优化、动态规划、启发式优化、随机优化、博弈论等算法能力;
d）推荐搜索方向：
1、从事但不限于包括用户画像、用户建模、精准营销、lookalike、目标人群选择，个性化的推荐，CTR预估等相关项目的算法研究与实现;
2、洞察推荐系统和信息检索技术在工业级产品的有效解决方案；洞察学术界推荐系统和信息检索的最新研究成果，满足业务需求;
e) AI平台/性能优化方向:
1、算法优化：负责AI算法中计算在CPU/GPU/NPU等处理器上的计算性能优化，基础库设计；负责CNN/RNN/RL等模型的效果评估分析；负责持续跟踪业界最优实现，超越并创新；
2、系统平台：负责AI相关系统平台的设计、开发和优化工作，在性能和易用性等指标上做好平衡；负责持续跟踪业界最优实现，超越并创新；负责和上下游客户对接，持续提升平台的性能和表现。

岗位要求：
1.计算机科学、人工智能、数学、统计学等专业，硕士及以上学历；
2.深入理解AI技术的原理和应用，熟悉自然语言处理（NLP）、大语言模型、多模态大模型领域的前沿技术，以及常用的框架（TenorFlow,PyTorch等）和工具；
3.熟练掌握常用开发语言（如Python、java）、MCP、RAG、Agent调用技术栈、模型压缩量化工具，并能熟练运用，具备一定的项目经验；
4.具备良好的计算机技术背景,有良好的沟通与表达能力,有良好的团队协作精神和主动学习意愿；