岗位职责：
全流程模型研发：负责机器学习、深度学习及大模型相关的算法设计、开发与优化，涵盖预训练、指令微调（SFT）、RLHF、Prompt工程等核心环节；针对NLP、计算机视觉、推荐系统等具体场景，选择适配算法并完成核心模块开发，保障模型准确性与稳定性；

数据处理与特征工程：主导模型训练数据的全流程管理，包括数据收集、清洗、标注规范制定及特征提取与优化；构建高质量数据集，设计数据增强策略，为模型训练提供可靠数据支撑；
模型调优与落地部署：开展模型性能调优，通过参数调优、损失函数优化、量化压缩（INT8/FP16）、动态剪枝等技术提升模型效果与运行效率；基于TensorRT、ONNX Runtime等框架完成模型推理加速，配合工程团队实现Docker容器化部署或边缘设备适配，解决显存溢出、延迟波动等落地问题；
线上监控与迭代优化：搭建模型线上性能监控体系，实时追踪响应时长、吞吐量、准确率等核心指标，及时定位并修复线上Bug；针对数据漂移、业务场景变化等情况，持续迭代模型策略，保障算法解决方案的长期有效性；
技术创新与团队协作：跟踪生成式AI、多模态模型、Agent智能体等前沿技术动态，结合业务场景探索技术落地机会；与数据工程师、软件开发工程师紧密协作完成接口联调与系统集成，撰写技术文档、专利及方案，推动团队技术沉淀。

任职要求
学历专业：统招本科及以上学历，人工智能、计算机科学、软件工程、数学等相关专业；硕士及以上学历或有核心算法研发经验者优先；
技术能力：精通Python编程语言，熟练掌握PyTorch、TensorFlow、NumPy等主流算法框架；深入理解机器学习、深度学习核心原理，至少在NLP（如对话系统、RAG）、计算机视觉、推荐算法等一个领域有实战经验；
项目经验：2年以上AI算法研发经验，有完整的大模型微调（如LoRA、Adapter）、部署落地项目经验；具备高并发、低延迟算法服务优化经验或垂直行业（如智能客服、金融、医疗）算法落地经验者优先；
综合素养：具备独立解决复杂技术问题的能力，良好的数据分析与逻辑推理能力；优秀的跨团队沟通协作能力，责任心强，能适应项目攻坚期进度压力；
熟悉LangChain、向量数据库、GPU集群优化技术；有技术专利或顶会论文发表；参与过开源算法项目贡献者优先。