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工作职责 1. 负责大语言模型（LLM）全周期技术开发，涵盖预训练优化、指令微调（SFT）及对齐方法（RLHF/DPO）的工程实现。 2. 面向仪器仪表制造领域实际场景，规划并落地模型应用方案，如智能问答系统、Agent工具调用、专业文本自动生成等。 3. 搭建高质量数据训练体系，通过数据清洗、标注策略改进与数据增强手段持续提升模型性能。 4. 探索并应用前沿技术方案（如RAG、Tool Use、Multi-Agent等），优化模型推理效率、吞吐能力与运行成本。 5. 建立融合自动化评估与人工评审的模型评测机制，推动模型在指令理解、逻辑推导和稳定性方面的迭代升级。 6. 协同多方团队推进模型能力在业务系统中的集成与部署，助力产品功能演进与体验提升。 任职要求 1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学等相关专业背景，理论基础扎实。 2. 具备3年以上算法研发经历，深入掌握机器学习与深度学习核心原理，熟悉Transformer结构设计。 3. 精通Python及PyTorch等主流深度学习框架，拥有大模型项目实践经验（至少熟练掌握SFT/LoRA/PEFT、RLHF/DPO或推理加速中的一项）。 4. 了解LLM典型应用场景（如RAG、Agent/Tool Calling），能够基于数据驱动独立完成模型模块设计与效果优化。 5. 具备较强的工程化意识，善于在技术创新与业务落地之间实现有效平衡。 补充说明 1. 优先考虑：具备开源大模型（如LLaMA、Qwen等）实战经验者；具有多模态模型或大规模分布式训练背景者；有仪器仪表或制造业相关项目落地经验者。

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