岗位职责1. 基于TensorFlow、PyTorch等框架，对大模型进行分布式训练、微调及性能优化（如量化压缩、低秩分解等技术），提升训练效率和推理速度，能够结合业务场景需求，设计强化学习、长序列训练等调优策略；2. 基于通用大模型，通过RAG（检索增强生成）、领域知识注入、数据蒸馏等技术，构建适配公司业务的轻量化垂直模型；3. 建立本地知识库的自动化清洗、标注及回流机制，提升模型领域适配性；4. 根据公司业务需求，开发基于大模型的智能体（Agent）系统，支持ReAct、GraphRAG等复杂推理范式，实现任务自动化与多模态交互；5. 制定AI使用规范，定期开展模型安全评估与风险防控；6. 为团队和其他部门提供培训，传播AI技术和应用方法，提高公司的整体技术水平。岗位要求1. 计算机科学、人工智能、数学等领域本科及以上学历；2. 熟悉主流大模型技术（如GPT、Llama、DeepSeek等）及开源框架（Hugging Face、LangChain等）。3. 熟悉大模型部署工具（如TensorRT-LLM、vLLM、Triton）及容器化技术（Docker/K8s）4. 熟悉主流大模型架构（如Transformer、MoE）及调优方法（如LoRA、Prompt Tuning）5. 精通Python/C++，熟悉TensorFlow/PyTorch框架，具备分布式训练、模型压缩加速经验者优先。6. 具备智能体开发经验，熟悉Agent框架（AutoGen、MetaGPT等）及RAG技术实现7. 熟悉数据安全技术（数据脱敏、访问控制、加密传输等），了解《数据安全法》等法规;8. 扎实的编程能力（Python/C++），熟悉Linux开发环境及Shell脚本。经验要求：1. 2年以上大模型相关经验，主导或参与过完整的大模型本地化部署或垂直领域优化项目；2. 具备高性能计算经验，熟悉CUDA、NCCL、GPU/TPU集群资源的管理；3. 具备良好的跨部门协作沟通能力，有团队合作精神；4. 具备多模态模型应用开发经验者优先;5. 有地质学、GIS领域知识者优先。
