岗位职责
1）模型应用落地：负责Prompt设计、Few-shot/Zero-shot优化、Continual Pretrain、SFT/RL、RAG链路搭建，提升模型在垂直场景的效果与稳定性，并落地业务解决方案，如AI搜索、智能问答、内容生成、对话系统等； 2）数据构建与评估：构建高质量指令数据、偏好数据、评估集，设计自动化评估指标（如BLEU、ROUGE、人工一致性、幻觉率）； 3）系统协同优化：与工程团队协作，提升模型的训练效率和推理效率，包括但不限于KV-Cache、量化、投机解码等技术，以及部署链路（如vLLM、TensorRT、Triton）的优化； 4）业务效果闭环：建立A/B实验体系，跟踪模型上线效果，持续迭代优化，推动业务指标（如CTR、转化率、用户满意度）提升。
职位要求
1）计算机、人工智能、数学、统计学等相关专业，硕士及以上学历； 2）1年+大模型相关项目经验（如LLM预训练、LLM后训练、Prompt Engineering、RAG、Agent等）； 3）熟悉Transformer架构和RL算法，理解注意力机制、位置编码、RoPE、ALiBi、PPO、DPO、GRPO等关键设计； 4）熟练掌握Python，熟悉PyTorch/DeepSpeed/HuggingFace/Megatron/Verl等训练框架； 5）具备扎实的NLP基础，熟悉BERT、T5、GPT等模型结构及其应用场景； 6）有良好的业务理解力，能将技术转化为产品价值，具备跨团队协作能力。 加分项 1）有百亿级模型训练/微调经验（如SFT/RLHF/PPO/DPO）； 2）有RAG系统全链路经验（向量召回、重排、知识更新、降低幻觉）； 3）有多模态大模型应用经验（如图文理解、视频生成、语音交互）； 4）有Agent系统设计与落地经验（如ReAct、Tool-use、Plan-and-Execute）； 5）有顶会论文发表（如ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML）或开源项目贡献（如GitHub 1k+ star）
