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職位描述
崗位職責：
主導(dǎo)大模型相關(guān)核心算法研發(fā)，包括模型選型、預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、對齊、評測以及推理優(yōu)化。
負責整體 AI 系統(tǒng)架構(gòu)的設(shè)計與規(guī)劃，包括數(shù)據(jù)流、模型流、服務(wù)流、RAG 架構(gòu)、多模態(tài)架構(gòu)等關(guān)鍵技術(shù)路線。
規(guī)劃并搭建大模型訓(xùn)練與推理平臺，統(tǒng)籌算力資源管理、模型版本管理、模型服務(wù)治理與可觀測性體系。
牽頭構(gòu)建企業(yè)級知識庫、數(shù)據(jù)管線、特征體系及模型生命周期管理（ML Ops / LLM Ops）。
指導(dǎo)團隊開展模型部署、性能優(yōu)化、分布式訓(xùn)練、模型壓縮、在線服務(wù)化等工程工作。
推動大模型能力在業(yè)務(wù)場景中的落地與架構(gòu)級優(yōu)化，保證系統(tǒng)的可擴展性、穩(wěn)定性與安全性。
跟蹤大模型前沿技術(shù)趨勢，制定技術(shù)路線圖并支撐中長期架構(gòu)演進。
任職要求：
計算機、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。
深厚的機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)，精通 PyTorch 等主流框架，具備大模型微調(diào)、增量訓(xùn)練或預(yù)訓(xùn)練實踐經(jīng)驗。
熟悉行業(yè)主流大模型體系（如 Transformer、MoE、RAG、多模態(tài)模型）及推理加速技術(shù)（如 TensorRT、vLLM、DeepSpeed、XLA 等）。
至少具備 3–5 年以上系統(tǒng)架構(gòu)經(jīng)驗，掌握分布式系統(tǒng)、微服務(wù)架構(gòu)、服務(wù)治理、緩存與存儲體系等核心架構(gòu)能力。
熟悉 ML Ops / LLM Ops 工程體系，包括數(shù)據(jù)管線、模型版本管理、自動化評測、監(jiān)控與回滾機制等。
具備較強的工程推動力、跨團隊溝通能力、架構(gòu)抽象能力，能夠主導(dǎo)大型技術(shù)項目落地。
有構(gòu)建大模型平臺、企業(yè)級知識庫、AI 原生架構(gòu)經(jīng)驗者優(yōu)先。
加分項：
在頂會（ACL、NeurIPS、ICML、EMNLP 等）有論文或相關(guān)學(xué)術(shù)成果。
主導(dǎo)過大模型從零到一的架構(gòu)與系統(tǒng)落地項目。
有 GPU 集群調(diào)度、分布式訓(xùn)練架構(gòu)（如 Megatron-LM、FSDP、ZeRO、Horovod）相關(guān)經(jīng)驗。
深度參與過開源大模型社區(qū)項目。