大模型算法研发工程师

岗位职责： 1、负责大语言模型（LLM）的微调、蒸馏与性能优化，提升模型在特定垂直场景下的应用效果； 2、研究并落地强化学习、RAG检索增强等关键技术，持续提升模型的任务执行能力； 3、构建并优化大模型的训练与推理流程，解决实际训练过程中的效率与性能瓶颈； 4、协同算力资源（如GPU/TPU）进行联合调试，提升模型在训练和推理阶段的运行效能； 5、跟踪大模型前沿技术方向（如模型压缩、量化、多模态融合等），推动其在业务场景中的实践应用； 6、与团队紧密配合，推进从算法设计、模型开发到实际部署的端到端落地。 任职要求： 1、硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、数学、统计学或相关专业，具有扎实的数学基础（包括线性代数、概率论、优化理论等）； 2、3年以上语音模型训练、语音识别、文本生成、机器翻译等相关领域实践经验，熟悉主流大模型（如GPT、LLaMA、DeepSeek等）的调优方法； 3、精通Python编程，熟练使用PyTorch、TensorFlow等深度学习框架； 4、具备强化学习、模型蒸馏、RAG检索优化等技术的实际项目经验，能独立完成算法研发与实现； 5、了解GPU/TPU等硬件资源的调度机制，能够结合硬件特性优化模型训练与推理效率； 6、具备良好的科研能力，可快速阅读并复现前沿学术成果，具备提出创新方案的能力。 有以下背景者优先： 1、掌握大模型推理加速技术（如vLLM、Ollama等工具）； 2、在金融、医疗、教育等垂直行业有模型优化及落地实践经验； 3、在相关领域发表过高水平论文或参与过知名开源项目。