东城区
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1、掌握大模型的基本原理，具备大模型部署及API接口开发经验，熟练运用Langchain、Dify等主流大模型应用开发框架；具有多个Al Agent应用、基于检索增强生成（RAG）的知识库问答系统等相关产品的设计、研发、部署与上线实践经验。
2、了解大模型预训练与微调的完整流程及性能优化策略；熟悉主流大规模预训练模型架构；掌握轻量化高效微调技术如LORA、QLORA、AdaLoRA等方法。
3、了解大模型对齐技术，包括对齐策略迭代、奖励模型调优、训练数据构建与优化等手段，提升模型在安全性、可信度、语言风格等方面的表现能力。
4、熟悉大语言模型的多种网络结构，了解Attention注意力机制等核心深度学习算法的改进思路与实现方式。
5、掌握常用向量数据库技术，如Milvus、Faiss、Pinecone、Chroma、LanceDB，以及图数据库和ElasticSearch等存储检索工具。
6、熟悉Linux及国产操作系统环境，熟练使用Docker等容器化工具进行服务部署与管理。
7、熟练掌握PyTorch框架及Python编程语言，具备基础的自然语言处理（NLP）开发能力。
8、具备运维系统（如ITIL、监控平台、自动化运维、CMDB等）相关开发经验。
9、了解运维典型场景的系统建设，包括配置管理、变更管理、容器调度与切换等流程实现。
10、在大模型领域有高水平论文发表（如ACL、EMNLP、AAAI等）或开源项目贡献者优先考虑。
2、了解大模型预训练与微调的完整流程及性能优化策略；熟悉主流大规模预训练模型架构；掌握轻量化高效微调技术如LORA、QLORA、AdaLoRA等方法。
3、了解大模型对齐技术，包括对齐策略迭代、奖励模型调优、训练数据构建与优化等手段，提升模型在安全性、可信度、语言风格等方面的表现能力。
4、熟悉大语言模型的多种网络结构，了解Attention注意力机制等核心深度学习算法的改进思路与实现方式。
5、掌握常用向量数据库技术，如Milvus、Faiss、Pinecone、Chroma、LanceDB，以及图数据库和ElasticSearch等存储检索工具。
6、熟悉Linux及国产操作系统环境，熟练使用Docker等容器化工具进行服务部署与管理。
7、熟练掌握PyTorch框架及Python编程语言，具备基础的自然语言处理（NLP）开发能力。
8、具备运维系统（如ITIL、监控平台、自动化运维、CMDB等）相关开发经验。
9、了解运维典型场景的系统建设，包括配置管理、变更管理、容器调度与切换等流程实现。
10、在大模型领域有高水平论文发表（如ACL、EMNLP、AAAI等）或开源项目贡献者优先考虑。
2026-08-09 14:38
IP属地：北京
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本科5-10年大模型算法
北京宇信科技集团股份有限公司
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