【岗位职责】：
1.模型开发与优化：参与大模型的研发、部署及性能调优，包括算法工程化实现、推理效率提升及模型服务化接口开发。
2.系统架构与维护：协助构建和优化模型评测体系，完成基准测试，保障模型在生产环境中的稳定性与高效运行。
3.技术落地与创新：结合业务场景，探索大模型在垂直领域的应用（如 NLP、CV、智能驾驶等），推动技术方案落地。
4.数据处理与分析：主导数据采集、清洗及标注，优化数据质量以支撑模型训练需求。
5.技术协作与调研：跟踪大模型前沿技术动态，参与团队技术交流与项目协作，完成技术文档撰写。
【岗位要求】
1.精通 Python 编程语言，熟悉 Linux 操作系统及 Docker 容器技术；
2.掌握机器学习 / 深度学习基础，熟悉主流框架（如 PyTorch、TensorFlow）及大模型架构（如 Transformer、LLM）；
3.了解模型推理优化方法（如 TensorRT、vLLM）及分布式训练技术者优先。
【工程素养】：
1.具备良好的代码规范意识，熟悉 Git、CI/CD 流程；
2.有算法工程化经验，能独立完成模块开发、测试与联调。
【实践经验】：
1.参与过 NLP、CV 或大模型相关项目，有模型微调、Prompt 工程或 RAG 架构经验者优先；
2.熟悉 LangChain、LlamaIndex 等工具链，或有算法竞赛、开源项目经历者加分。