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核心职责：
1、大模型训练与优化：主导大语言模型（LLM）的预训练、微调及分布式训练架构的设计与调优，攻克大规模训练过程中的性能瓶颈与系统稳定性难题，持续提升训练速度与模型表现，确保模型高效稳定支撑线上业务运行。
2、智能体（Agent）系统开发：负责构建基于大模型的智能体技术框架，涵盖任务分解、工具集成、记忆存储与多轮交互管理，推进智能体在真实业务场景中的应用落地。
3、提示工程与效果增强：系统探索并实施高效的提示策略、思维链（CoT）方法与轻量化微调技术，显著提升智能体对复杂任务的理解力、逻辑推理能力及执行准确率。
4、全流程项目协作：全面参与从需求梳理、技术选型、方案设计到开发落地与交付上线的完整流程，与产品及项目团队高效协同，保障技术路径与业务目标高度一致。
5、工程实现与代码质量：运用Python/Java等语言完成高可用、易维护的算法模块与系统开发，搭建完善的性能监控与评估机制，确保智能体系统具备良好的响应性能、输出精度与运行鲁棒性。
1、大模型训练与优化：主导大语言模型（LLM）的预训练、微调及分布式训练架构的设计与调优，攻克大规模训练过程中的性能瓶颈与系统稳定性难题，持续提升训练速度与模型表现，确保模型高效稳定支撑线上业务运行。
2、智能体（Agent）系统开发：负责构建基于大模型的智能体技术框架，涵盖任务分解、工具集成、记忆存储与多轮交互管理，推进智能体在真实业务场景中的应用落地。
3、提示工程与效果增强：系统探索并实施高效的提示策略、思维链（CoT）方法与轻量化微调技术，显著提升智能体对复杂任务的理解力、逻辑推理能力及执行准确率。
4、全流程项目协作：全面参与从需求梳理、技术选型、方案设计到开发落地与交付上线的完整流程，与产品及项目团队高效协同，保障技术路径与业务目标高度一致。
5、工程实现与代码质量：运用Python/Java等语言完成高可用、易维护的算法模块与系统开发，搭建完善的性能监控与评估机制，确保智能体系统具备良好的响应性能、输出精度与运行鲁棒性。
2026-08-20 13:50
IP属地：广东广州
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本科5-10年大模型训练LLM分布式训练PyTorch模型微调智能体AgentTransformer
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