岗位职责
1）架构设计与开发：
负责安全领域大模型/Agent系统的架构设计与开发，解决高可靠性、可拓展性等关键技术问题；
优化深度学习超大模型的推理过程，提升系统性能、运行效率及资源利用率。
2）模型训练与优化：
设计定制化微调方案，包括高效大模型架构（如跨任务统一学习）、精调策略（LoRA/Prefix Tuning/SFT）、Prompt工程及Fine-tuning数据集构建；
实现核心算法与系统方案的工程落地，并进行效果验证与迭代优化。
3）技术前瞻与创新：
跟踪大模型领域前沿技术（如推理加速、分布式训练等），推动技术引入与落地；
协同团队攻克技术难题，提出提升模型性能的创新方法。
岗位要求
1）计算机、软件工程、自动化、应用数学等理工类专业，硕士及以上学历，有MLLM、LLM项目交付经验的优先（并可放宽至本科）；
2）扎实的数理统计基础，对AI技术在安全领域的应用有强烈兴趣；
3）熟练掌握Python/Java/C++至少一门语言，熟悉数据结构，熟悉Linux开发环境，具备高质量代码开发能力；
4）熟悉主流深度学习框架（Pytorch/TensorFlow），有机器学习系统设计、开发或维护经验；
5） 熟悉GPU加速计算、并行计算技术，有大模型训练/推理/部署经验者优先；
6）责任心强，学习能力突出、具备良好的沟通协作能力和自驱力。
加分项
1）具备模型轻量化（剪枝、量化、知识蒸馏）或高性能计算优化经验；
2）熟悉大模型相关工具链（如FasterTransformer、Text Generation Inference、OpenAI Triton）并有实战经验；
3）具备多模态大模型（MLLM）或智能体（Agent）系统开发经验或者交付经验者优先；
4）在顶级会议（NeurIPS/ICML等）或期刊发表过相关论文，或参与过开源项目贡献。