【工作职责】
1、参与大模型（LLM、多模态等）基础算法研究，包括预训练、指令微调、模型压缩等方向；
2、开发大模型行业应用方案，解决实际场景中的文本生成、知识推理、对话系统等问题；
3、优化大模型训练/推理效率，探索分布式训练、量化、模型蒸馏等性能提升技术；
4、构建数据处理Pipeline，设计数据清洗、增强、合成策略提升模型表现；
5、跟进Deepseek、ChatGPT、Gemini、Claude等前沿技术动态，参与技术方案原型验证。

【任职要求】
1、计算机科学/数学/统计学等相关专业，211/985院校毕业优先；
2、扎实的机器学习基础，熟悉Transformer、BERT、GPT等模型原理；
3、熟练使用PyTorch/TensorFlow框架，有Kaggle/天池等比赛经验者优先；
4、较强的Python工程能力，熟悉Linux开发环境及CUDA加速。
5、参与过大模型训练/微调项目（课程设计/科研/实习），或熟悉LangChain/LLAMA Index等应用开发框架，或掌握Prompt Engineering、RAG等基础应用技术优先。
6、具备强烈的技术好奇心，能快速学习Paper并复现核心算法，有良好的逻辑思维和问题拆解能力，对AGI技术趋势有热情，具备团队协作意识，能有效沟通技术方案。

【加分优先项】
1、在ACL/NeurIPS等顶会发表过NLP相关论文；
2、有HuggingFace开源项目贡献或GitHub技术博客；
3、熟悉LLM安全对齐、RLHF等进阶技术。