岗位职责 1. 负责大语言模型（LLM）相关算法的研发与优化，包括但不限于：模型微调、推理加速等 2. 开发检索增强生成（RAG）系统，优化检索与生成的协同机制 3. 设计并实现智能体（Agent）系统，包括任务规划、工具调用、记忆机制等 4. 探索大模型在垂直领域的应用落地，解决实际业务问题 5. 跟踪LLM领域最新进展，持续优化模型性能和效果 技术要求 1. 深度学习框架 熟悉掌握Pytorch , DeepSpeed, vLLM等框架 2. 核心技能 -深入理解Transformer架构及各类LLM模型（如GPT、LLaMA、DeepSeek等 -熟悉Prompt Engineering、LoRA/P-tuning等高效微调方法 -具备RAG系统开发经验，熟悉向量检索（FAISS/Milvus等）和文档处理 -开发框架（如LangChain、LangGraph, LlamaIndex, AutoGPT、ReAct，Dify等） 3. 工程能力 -熟悉模型量化、剪枝、蒸馏等优化技术 -了解大模型部署优化（TensorRT-LLM等） -有LLM预训练或微调经验 -有分布式训练（Megatron-LM、ColossalAI等）经验 -有大规模（10B 参数）模型训练/微调经验优先 -熟悉大模型安全对齐（RLHF、DPO等）技术优先 -具备完整的大模型产品落地经验优先 任职要求 1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能等相关专业。 2. 3年以上NLP/LLM相关研发经验（优秀应届生可放宽）。 3. 扎实的算法基础和工程实现