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张女士 2天前在线已认证

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职位介绍: 岗位职责大模型预训练与微调负责百亿/千亿参数大语言模型（LLM）的预训练、持续预训练（Continual Pre-training）及领域适配微调（SFT/RLHF/DPO），提升模型在垂直领域（如电商、内容推荐、医疗等）的理解与生成能力。推荐系统与大模型融合探索大模型在推荐系统全链路的应用，包括但不限于：基于 LLM 的序列建模、生成式召回、语义理解排序、推荐理由生成、用户意图理解等，推动传统推荐系统向大模型范式升级。 RAG 与知识增强负责检索增强生成（RAG）系统的架构设计与优化，包括文档解析、向量索引构建、检索策略优化、重排序模型开发，提升大模型在专业知识问答场景的准确性与时效性。 Agent 与工具调用设计和开发基于大模型的智能体（Agent）系统，实现多轮对话管理、工具调用（Function Calling）、任务规划与执行，支持复杂业务场景的自动化决策。模型推理优化与工程落地负责大模型推理性能优化，包括量化（GPTQ/AWQ）、蒸馏、投机采样、KV-Cache 优化、vLLM/TGI 部署等；推动模型在业务场景中的高并发、低延迟落地。数据工程与评测体系构建高质量领域训练数据 pipeline，包括数据清洗、去重、质量筛选、指令构造；建立模型评测体系，设计业务导向的评估指标并持续迭代。任职要求学历背景计算机、人工智能、数学、统计学等相关专业，统招本科及以上学历，985/211 或海外名校优先。算法基础扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉 Transformer、BERT、GPT、LLaMA 等主流模型架构与原理；熟悉推荐系统全链路（召回、粗排、精排、重排），有 CTR/CVR 预估、序列建模、图神经网络等实践经验。大模型实践经验具备大模型预训练、微调（LoRA/QLoRA/P-Tuning）、RLHF/DPO 对齐经验的优先；熟悉 LangChain、LlamaIndex、AutoGPT 等开源框架，有 RAG、Agent 实际项目经验者优先。工程能力熟练掌握 Python，熟悉 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架；具备大规模数据处理能力，熟悉 Spark、Hive、Flink 等大数据工具；熟悉 Linux 开发环境，具备 CUDA 编程、模型部署（TensorRT-LLM/vLLM/Triton）经验者优先。业务理解对推荐系统、搜索引擎、广告系统或对话系统有深入理解，能够将大模型技术与具体业务场景结合，解决实际问题。综合素质具备优秀的逻辑思维与问题拆解能力，善于从数据中发现规律；良好的团队协作与沟通能力，对前沿技术保持敏锐度和学习热情

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：计算机软件,人工智能

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