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（客户项目现场驻场） 岗位职责： 1.参与大语言模型（LLM）后训练全流程的优化工作，涵盖领域能力增强、推理对齐等方向，推动LLM在商业地产场景下的招商沟通、品牌布局、铺位推荐等实际应用落地； 2.结合具体业务需求推进语料采集与整理，研究高质量训练数据的自动构造方法，搭建高效运转的线上数据闭环体系； 3.实现并落地SFT/RLHF/DPO/PPO/GRPO等算法，探索多目标奖励建模、过程监督等前沿技术路径，提升模型在指令理解、逻辑推导、多任务适应等方面的表现； 4.建立模型效果评估机制，制定自动化评测方案，持续追踪和分析模型迭代成效。 职位要求： 1.计算机科学、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学位； 2.熟悉大语言模型技术体系，掌握SFT、RM、RLHF、数据合成等关键技术原理； 3.掌握Transformer架构及SFT/RLHF/DPO/PPO/GRPO等主流训练算法； 4.精通Python与PyTorch框架，了解Transformer、MoE等核心网络结构； 5.具备扎实的工程实现能力，熟练使用pytorch，掌握DeepSpeed、Megatron等分布式训练工具。

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岗位职责 1.负责大模型日常算法的迭代与优化工作，涵盖指令微调（SFT）、对齐训练（RLHF/RLAIF）、FunctionCall实现及Agent能力提升等方面； 2.结合具体业务场景与需求，推进模型微调与效果验证，持续提升模型在实际任务中的表现能力； 3.优化模型推理效率，通过量化、蒸馏、结构剪枝等手段，确保模型在部署环境下的高性能与稳定运行； 4.参与模型所需数据的全流程构建，包括数据清洗、增强、标注与评估，保障数据质量与覆盖多样性； 5.持续跟进大模型领域前沿技术动态，并将其快速融入现有模型的优化与迭代过程中。 任职要求 1.硕士及以上学历，计算机、人工智能、机器学习等相关专业优先考虑； 2.具备大模型相关项目经验，熟悉指令微调、对齐训练及Agent应用等关键技术方向； 3.掌握Transformer架构及主流优化方法（如GQA、MQA、FlashAttention等）； 4.熟练使用至少一种主流大模型训练或推理框架（如Huggingface、DeepSpeed、Megatron、vLLM等），具备多卡或分布式训练经验者优先； 5.熟悉数据预处理流程与任务建模策略，能根据实际需求设计高质量数据集； 6.精通Pytorch等深度学习框架，具备扎实的机器学习与深度学习理论基础； 7.具备较强的代码实现与问题排查能力，可独立完成模型实验设计与迭代优化。

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岗位职责： 1、运用机器学习、深度学习等算法技术，开展工业大模型的研发与优化工作，聚焦大模型在工业场景中的实现与落地； 2、承担多模态大模型的训练、特征对齐及任务层面调优等相关研发任务，推进垂直领域大模型的构建； 3、负责模型所需数据的清洗与构造，完成模型训练及性能层面的持续提升； 4、面向具体应用需求，设计并输出机器学习、深度学习技术方案，融合大数据技术支撑业务系统建设； 5、开展大语言模型在业务领域的应用实践，覆盖对话问答、信息抽取、文本生成、序列决策等方向，助力团队实现预期效果与实际部署； 6、针对特定业务场景进行数据处理、模型微调及prompt工程优化，确保模型适配场景并达成既定业务指标； 7、承担大模型相关的训练开发与参数调优任务，涵盖基础模型选型、指令微调、训练数据预处理、生成质量评估等工作； 8、持续跟踪前沿算法与技术进展，探索适用于工业大模型发展的新路径与创新方法。 岗位要求： 1、统招本科及以上学历，计算机、数学、自动化或相关专业背景； 2、具备大模型训练与微调经验，熟悉分布式训练平台者优先考虑； 3、了解工业控制相关领域知识者优先。