大模型工程师岗位职责

工作内容：

1. 负责AI相关项目研发，训练、优化和部署大规模机器学习模型（如LLM、多模态模型）；
2. 设计分布式训练框架，优化资源利用率，处理数据并行；
3. 负责大语言模型技术研究，结合业务实现大模型落地，包括数据构建，大模型评测，Prompt设计和AI Agent等。

任职资格：

1. 精通Python程序设计语言，熟练掌握数据结构及常用算法，具备较强的工程实现能力，熟练使用至少一种深度学习框架（Tensorflow, Pytorch等）；
2. 有机器学习知识背景，熟悉常见的网络模型和算法，熟悉生成式模型的测试与评估；
3. 有良好的团队协作和沟通能力，喜欢有挑战的技术研究工作。
【工作内容】1. 负责AI相关项目研发，训练、优化和部署大规模机器学习模型（如LLM、多模态模型）；2. 设计分布式训练框架，优化资源利用率，处理数据并行；3. 负责大语言模型技术研究，结合业务实现大模型落地，包括数据构建，大模型评测，Prompt设计和AI Agent等。
【基本条件】1. 精通Python程序设计语言，熟练掌握数据结构及常用算法，具备较强的工程实现能力，熟练使用至少一种深度学习框架（Tensorflow, Pytorch等）；2. 有机器学习知识背景，熟悉常见的网络模型和算法，熟悉生成式模型的测试与评估；3. 有良好的团队协作和沟通能力，喜欢有挑战的技术研究工作。

岗位职责：
1、主导NLP/深度学习模型开发，构建意图识别、对话管理、语义理解等核心模块。
2、优化模型性能，解决冷启动、长尾问题，保障高并发场景下的实时性与稳定性。
3、设计并构建高质量训练数据集，清洗非结构化文本/语音数据。
4、开发数据管道，支持模型迭代训练与线上服务部署。
5、将AI模型集成至后端服务（API/微服务），结合Docker/Kubernetes实现容器化部署。
6、与产品经理、UI/UX团队合作，定义交互流程与功能边界（如多模态输入输出）。
7、推动技术方案落地，协调后端开发解决联调与性能问题。
8、跟踪大语言模型、联邦学习等前沿技术，探索场景化应用。
任职资格：
1、硕士及以上学历，计算机、AI、人工智能相关专业优先；
熟悉LLM（如GPT、BERT等）的微调、提示工程及领域适应技术，能构建医疗领域专用模型。
3.具备利用LLM实现手术风险评估、方案生成及规划的能力，提升手术安全与效率。
4.具备利用LLM实现护理风险预测、个性化护理方案生成及质控分析的能力。
5.熟悉智能体（Agent）技术，能够结合LLM实现业务流程自动化。
6.具备独立研究能力，能快速跟进LLM领域*新进展并实现创新应用。
7.有相关领域高水平论文发表或项目经验者优先

【岗位职责】
1.负责车路云一体化场景下，智能驾驶、智慧交通领域的视觉语言行为模型、世界模型等的技术研究和产品开发，包括但不限于模型训练、微调、蒸馏、部署和迭代等。
2.参与数据采集、清洗、标注等工具链的构建以及模型训测数据集构造，参与智能驾驶、智慧交通高质量数据集的建设。
3.跟踪前沿技术，做出可行性分析，输出技术方案推动落地，撰写技术文档及专利。
【任职要求】
1.掌握深度学习的基本方法和理论，熟悉多模态大模型（Qwen-VL/LLaVA等）、多模态编码器（CLIP/ViT等）等多类模型的应用、原理和优化；精通LlamaFactory/msSwift/PyTorch/TensorFlow等至少一种框架及Python相关工具。
2.对图像、视频生成方面的理论和实践方面有较丰富的积累，包括并不限于VAE、Diffusion、Flow Matching、SDE等。
3.了解模型量化、剪枝等优化方法，有自动驾驶、智能交通相关项目经验、顶会论文或技术竞赛获奖者优先。
4.硕士及以上学历，计算机、电子信息、人工智能等相关专业，1-2年大模型/视觉模型/深度学习研发经验。
5.具备良好数学基础、问题排查能力，学习能力强，沟通协作佳，责任心与抗压性好。