【常州大模型技术落地负责人 / AI架构师招聘】-猎头顾问常州招聘信息-猎聘

陈女士 2天前在线已认证

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职位介绍: 岗位职责一句话：把私有化大模型技术栈，从架构到交付，跑通并落地到制造业客户现场。 • 主导私有化LLM技术架构 —— 模型选型、微调、推理优化、离线部署全链路 • 设计多智能体协同架构 —— Agent拆解/委派/验证/协调机制，工具调用、记忆系统、技能进化 • 构建RAG与知识库检索 —— 双路召回（语义+全文）、文档解析、向量索引工程化 • 推动技术现场交付 —— 对接制造业客户场景，主导私有化部署实施（Docker / 独立二进制 / 桌面端） • 配合科学家 —— 将前沿研究方向转化为可工程落地的产品能力 • 搭建技术团队 —— 从0到1组建大模型研发团队 • 模型架构创新与预训练 —— 设计/改进新一代LLM架构（新型Attention机制、高效MoE变体、长上下文扩展等），主导工业垂直领域的继续预训练（continual pre-training）与领域自适应训练，而非仅在通用模型上做微调套壳 • 模型自我进化机制 —— 探索持续学习（continual learning）、自我对弈（self-play）、自我奖励（self-rewarding）等前沿方向，构建模型在私有化环境下持续进化的能力，实现从"调完即用"到"越用越好"的闭环任职要求必须具备（硬门槛） • 大模型训练与架构创新经验：经历过这一波大模型浪潮（2023年至今），在模型预训练（pre-training）/ 继续预训练（continual pre-training）/ SFT / RLHF 中至少深入做过一项，理解训练数据配比、loss设计、分布式训练策略（FSDP / DeepSpeed等），能独立设计并执行训练实验；不是「用过API」，面试时能讲清楚亲手做过的技术细节与踩过的坑 • 模型架构功底：熟悉Transformer / MoE等主流架构；理解SFT / RLHF / LoRA等微调方法；用过vLLM / TensorRT-LLM / llama.cpp等推理框架至少一种 • 技术方向对口：以下至少深入做过2项——Agent多智能体协同 / RAG检索增强 / 私有化部署离线推理 / MCP工具调用 / 多模态理解 • 技术落地能力：有把原型转化为可交付产品的完整经历；能独立扛一条技术线的端到端交付；工程能力扎实（Python为主，熟悉后端服务架构）加分项（非必须，有则优先） • 顶会论文（ACL / EMNLP / NeurIPS / ICML / CVPR等） • 主流开源项目核心贡献者 • 博士学历（大模型方向知名实验室） • 带团队经验 • 有独立提出或改进模型架构 / 训练方法的实际经验（不限于论文发表，工业界的专利、技术报告、内部创新均可）明确不强求 • 不要求懂工业领域 —— 工业know-how由团队补充，不会因此把优秀人才挡在门外 • 不要求全栈通才 —— 模型与工程有其一突出即可，团队互补

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：网络/信息安全

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