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招聘职位:算法工程师(大模型/预测算法方向)
工作年限:1 - 3年(接受具备优秀大厂实习或开源实战经验的应届生)
业务方向:聚焦企业内部业务场景,参与大模型应用(Agent/RAG)落地及核心业务指标的预测建模,实效驱动。

岗位职责
大模型应用与RAG优化:
负责检索增强生成(RAG)流程的日常开发与迭代,涵盖数据清洗、多格式文档分块(Chunking)、向量化处理(Embedding)以及基础检索策略调优,提升知识库问答在实际业务中的准确率表现。

模型微调与Prompt调优:
结合具体业务需求(如生成诊断报告、意图识别),协同完成大语言模型指令微调(SFT)所需的数据准备与模型训练,并持续优化系统级Prompt设计。

Agent 模块开发:
参与企业级 AI Agent 核心功能实现,完成工具调用(Function Calling)接口封装、多轮对话状态维护及数据流转逻辑开发。

数据建模与特征工程:
参与零售、消费品或智能制造(OEM)场景下的预测类项目。运用传统机器学习方法(树模型/时序模型),对大规模历史数据进行深度特征提取与清洗,持续优化销量预测、进销存分析等模型的基准性能。

复合业务流打通:
协助主R(核心负责人)连接预测系统与大模型模块,推动实现“从底层数据诊断与预测输出,到上层自动生成业务总结报告”的端到端数据链路闭环。

任职要求
经验底线:
1-3年算法研发经历,完整参与过落地场景的算法项目(有大模型应用实践或传统机器学习预测项目背景者优先)。

技术基础扎实:
掌握Transformer等主流深度学习架构,熟练使用PyTorch框架;
了解LLM常见微调方式(如LoRA、P-Tuning)及常用部署加速方案(如vLLM);
熟悉典型机器学习模型(如XGBoost、LightGBM、Random Forest)和基本时间序列建模方法,具备良好的数据洞察力。

编码与工程化:
具备规范的Python编程能力,理解常用数据结构与算法,能编写结构清晰、可维护性强的生产级代码,不局限于Notebook环境调试。

业务理解力:
踏实务实,愿意深入学习并掌握供应链与零售关键指标(如Sell-In渠道进货、Sell-Out终端销售、DOS库存水位),能将业务问题转化为可行的数据处理方案。

加分项
计算机、数学、统计学等相关专业硕士学历。
拥有Kaggle等数据挖掘或预测类竞赛(Tabular/Forecasting)获奖记录。
参与知名开源大模型工具项目(如LangChain, LlamaIndex),或在GitHub上有高星个人技术项目。
2026-06-21 15:02
IP属地:广东深圳

职位福利

本科1-3年机器学习大模型算法Python
企业发布信息图
深圳传音控股股份有限公司
10000人以上
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