工作职责：
1. 行业大模型训练与调优主导单模态（NLP）、多模态（VL）大模型的分布式训练，包括千卡集群的预训练、全参微调、LoRA/QLoRA等技术方案；研发强化学习（RLHF）、偏好对齐（DPO）、知识蒸馏等前沿算法，提升行业场景下的模型训练效率与精度（目标30%+提升）；
探索大模型智能体（Agent）架构设计，包括自主决策、工具调用（Tool Calling）、长上下文建模等能力构建；
2. 训练体系技术攻坚设计高质训练数据生成系统（数据清洗、合成数据生成）、自动化参数调优框架及多维度评测体系（精度/推理成本/响应速度）；开发大模型训练-推理协同优化方案，解决显存效率、吞吐量等工程化瓶颈。
3. 负责各类型的运筹优化模型，如库存控制、生产排程、物流优化，以及模拟仿真等，了解各模型的使用场景与运算效率，能选择合适的算法模型满足业务需求。
任职要求：
1. 计算机/数学相关专业本科及以上学历，5年+AI算法经验，3年+大模型（NLP/多模态）实战经验；
2. 精通Transformer等模型原理，对Qwen、Deepseek等开源模型有调优经验；
3. 熟练使用Deepspeed/Megatron进行千亿级模型分布式训练，掌握ZeRO、梯度检查点等显存优化技术；
4.有丰富的C++、Java或Python等主流语言的编程经验，扎实的排程算法与数据结构功底，优秀的机器学习基础，良好的数学和统计基础；
5.能熟练调用优化求解器及相关接口，如CPLEX，Gurobi，SCIP等，或完整实现过启发式算法的开发；
6.对解决挑战性问题充满热情，抗压能力强；良好的理解与表达能力，优秀的团队合作和自我驱动能力。