高级算法工程师（大数据方向）

【岗位职责】 1、业务协同与技术攻坚 深度参与业务算法团队的技术方案设计与实施，紧密对接产品与项目需求，主导算法侧关键难题的攻关； 为AI Agent工程团队提供大模型相关的技术指导、架构建议及专项培训，推动算法能力在工程系统中的高效集成、稳定运行与持续演进。 2、大模型训练、微调与蒸馏方向 主导垂直领域大语言模型（LLM）的全生命周期研发，覆盖预训练、监督微调（SFT）、强化学习人类反馈（RLHF）及知识蒸馏等核心技术环节（解决并发场景下，对千亿级大模型算力的完全依赖）； 构建高质量、场景对齐的训练与评估数据体系，设计涵盖效果、性能、安全性、鲁棒性、公平性等多维度的模型能力评测框架； 通过系统性评估驱动模型迭代，保障模型在真实业务环境中的能力健全性、行为可控性与服务高可用性； 负责Prompt工程体系搭建、Agent智能体架构设计与实现，探索大模型在复杂任务自动化、人机协同等场景中的可靠应用。 3.RAG与多模态智能体系统方向 聚焦文档智能核心技术，深耕OCR、PDF/Word结构化解析、版面理解与关键信息抽取，持续提升非结构化文档的理解精度、处理效率与泛化能力； 探索多模态大模型在图像识别、图文生成、跨模态检索等场景的融合应用，构建端到端可评估、可监控、可回滚的工程化 pipeline； 主导核心算法与模型的原创研发，涵盖模型压缩、量化、推理加速、缓存策略及全链路性能优化，确保系统在高并发、低延迟、资源受限等条件下的稳定、高效与安全运行； 具备从0到1定义技术路径、构建评估标准、建立运维保障机制的能力，支撑智能系统长期可持续演进。 【岗位要求】 1、学历与基础能力：硕士及以上学历，扎实的数学、机器学习和深度学习理论基础； 2、精通Python/C++，熟练掌握PyTorch/TensorFlow/MindSpore等至少一种主流或国产深度学习框架； 3、具备底层模型开发与调优能力，熟悉Transformer架构、分布式训练、显存优化等关键技术。 技术深度与实战经验： 1、在大模型微调、能力评测、RAG系统、多模态理解/生成、OCR或文档智能等领域有深入研究或项目落地经验； 2、有国产芯片（如昇腾、寒武纪等）或国产框架适配经验者优先； 3、具备性能瓶颈分析与优化能力，能独立攻克高并发、低延迟、资源受限等工程难题； 4、有技术规划与方向构建能力，能带领团队突破关键技术难点。