【主要职责】

1. 大模型微调与优化：负责领域大模型的微调（Fine-Tuning）工作，包括但不限于全参数微调、LoRA、QLoRA、P-Tuning等高效微调技术，持续提升模型在特定任务上的表现。
2. 私有小模型的实现与优化：负责私有小模型的算法实现和优化工作，主要是矿业和地质方向的小模型。
3. RAG算法研究与实现：深入研究并构建先进的RAG（检索增强生成）系统，优化包括文本分割（Chunking）、向量化（Embedding）、检索排序（Re-ranking）、提示工程（Prompt Engineering） 在内的全链路算法效果。
4. 数据体系建设：构建和管理高质量的指令微调数据集、评估数据集和知识库数据，设计数据自动化处理与标注方案，持续通过数据驱动算法效果提升。
5. 模型评估与迭代：建立科学的模型评估体系，设计离线与在线评估方案，监控模型线上表现，基于用户反馈和数据洞察持续迭代优化模型和算法策略。
6. 技术探索与创新：跟踪学术界与工业界最新进展（如Agent、多模态等），并将有潜力的技术应用于实际业务场景，进行概念验证（POC）和落地实践。
7. 紧密跨团队协作：与后端开发团队深度合作，确保算法模型的高效部署和线上服务；与产品经理沟通，将业务需求转化为技术方案。

【职位要求】

必备条件：
1. 教育背景：计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业，硕士及以上学历（特别优秀者可放宽至本科）。
2. 算法基础：扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉常见的NLP模型（如Transformer, BERT, GPT系列等）和理论。
3. 大模型经验：对大型语言模型（如LLaMA, ChatGLM, GPT等）有深入理解，具备至少一种大模型的实际微调经验（项目或研究经历）。
4. 编程与工具：熟练掌握Python及主流的深度学习框架（如PyTorch, TensorFlow）。熟悉LangChain、LlamaIndex等应用框架者优先。
5. 数据处理能力：具备优秀的数据处理和分析能力，熟练使用Pandas, NumPy等工具，能够从复杂数据中发现问题并得出结论。
6. 解决问题能力：具备强大的逻辑思维能力和创造性解决问题的能力，能够独立开展实验，并对结果进行深入分析。
7. 团队与沟通：良好的团队合作精神和沟通能力，能够清晰地向工程团队解释算法原理和需求。

优先考虑：
1. RAG实战经验：有完整的RAG项目经验，深入参与过检索器、生成模块的优化，或对相关组件（如向量数据库）有调优经验。
2. 高级技术经验：有模型量化（Quantization）、推理加速、Agent应用、多模态大模型等相关经验者优先。
3. 开源贡献或论文：在顶级会议（ACL, EMNLP, NeurIPS, ICML等）发表过相关论文，或有影响力的开源项目贡献者优先。
4. 工程落地能力：具备一定的工程思维，了解Web服务、API设计、Docker等基本概念，能与开发团队顺畅协作。
5. 领域知识：在矿业、地质领域有相关经验。

【我们提供】

•世界级的挑战：直面全球最前沿的AIGC技术难题，您的算法工作将是产品的核心竞争力。
•顶尖的团队：与领域内的专家和充满激情的伙伴共事，享受纯粹的技术氛围和高效的协作环境。
•成长与影响：提供广阔的学术和技术成长空间，您的成果将直接影响和改变一个行业的运作模式。
•全面薪酬福利：具有竞争力的薪资方案、完善的福利保障体系及灵活的工作方式。