培养方向：
nlp/大模型方向

岗位职责：
1. 参与算法相关技术的研发与优化，包括但不限于：
检索增强生成（RAG）系统的算法设计与实现，优化知识库构建与检索效率；智能体（Agent）算法支持，支持多agent策略选择与复杂任务智能化；支持推荐方向或图像识别方向或多模态方向或预测方向的算法研究，实现和落地
2. 探索大模型在垂直场景的应用，如智能问答、内容生成、智能搜索，智能审核等。
3. 参与技术成果转化，推动算法在工业级产品中的落地与性能调优

任职要求:
1. 掌握常见机器学习算法（如XGBoost、GBDT），熟悉Scikit-Learn、LightGBM等工具；
2. 掌握神经网络核心原理（如前向传播、反向传播、梯度消失问题）及常见架构（CNN/RNN/Transformer）
3. 熟悉深度学习优化技术（如Adam优化器、Batch Normalization、Dropout正则化）
4. 熟悉经典强化学习算法（如Q-learning、Policy Gradients）及深度强化学习模型（DQN、PPO、SAC）
5. 熟练使用Python进行数据处理（Numpy/Pandas）和建模实验
6. 理解注意力机制、残差连接等现代模型设计思想
7. 能快速复现顶会论文并改进算法
8. 了解模型部署工具链（如ONNX、TensorRT）和轻量化技术（量化、剪枝）优先；
9. 有大模型微调（如LLaMA、Qwen系列）经验优先
10. 有信息抽取，推荐排序，检索增强（RAG），文本生成等场景算法实现相关项目经验者优先
11. 统计/数学/计算机等相关专业