工作职责：
1、参与并承担大模型技术研究、大模型微调、大模型智能体研发、基于大模型的应用研发等工作；
2、参与大模型相关的数据工程，包括预训练数据、微调数据、行业数据挖掘、分析数据、设计采集与清洗方案、生产高质量训练数据等；
3、负责大模型相关的落地实现：如推理优化、服务部署、AI-Agent、工具学习、领域大模型等；
4、根据实际业务场景需求，设计LLM相关Agent和开发新的Prompt策略；
5、构建本地知识库，熟悉langchain等Agent框架的的使用；
6、跟踪国内外前沿的大模型技术动态，持续改进和优化现有模型；
7、承担国家级、集团级人工智能关键技术等重大重点科创研发项目，负责标准、专利、论文及软件著作权等知识产权的挖掘和申报工作，并推进相应成果转化落地
任职要求：
计算机科学技术、应用数学、人工智能、智能科学与技术、通信相关专业。
背景要求：
1、主研身份参与过国家级科技项目，具有国家科创平台项目申报经验，具有较强的科技成果转化意识；
2、熟悉相关深度学习框架如Tensorflow、PyTorch，能够快速实现研究及设想；
3、在机器学习、深度学习或数据挖掘方向有较强的积累，掌握基本算法原理，熟悉建模流程，能独立设计和实现各类算法，包括但不限于常用的监督/无监督学习算法、深度学习算法、强化学习算法等；有大模型预训练、微调、部署及推理经验者优先；
4、有较强的数据分析建模、特征工程、优化算法的能力/基础,能够快速依据数据并结合当前业务问题制定出有效的解决方案；
5、了解大模型基本原理，包括不限于模型架构、模型部署及推理；
6、了解大模型推理优化技术、模型压缩技术，如量化、剪枝和蒸馏等，了解各种微调技术，如LoRA、p-tuning、SFT、RLHF等；
7、熟悉LLM相关技术，如transformer、prompt tuning、langchain、Agent、MOE、RAG等；
8、熟悉AI建模流程，在NLP领域有开发经验优先；有GPT类大模型优化及工程应用实践经验优先；
9、了解熟悉大模型常用训练框架、推理架构；了解分布式计算、并行计算等优先。

其他要求：
具有开拓精神，勇于探索，有团队合作能力，文字和语言表达能力强。