1.技术引导： 负责跟踪和研究大模型领域的前沿技术，包括但不限于LLM、SFT、Agent/MultiAgent、Tool Learning、RAG、RLHF等，探索模型训练和优化的新方法; 2.大模型算法优化：参与大模型的研究和应用，包括模型训练、优化和部署，致力于提升模型的性能和效率; 3.团队技术赋能：作为技术专家，指导和培养团队成员，提升团队在大模型算法领域的整体技术水平和创新能力; 4.知识库建设：参与行业大模型语料知识库的建设和训练语料优化，包括知识图谱、知识FAQ、知识增强大模型等基础算法方向; 5.全流程工作：参与大模型应用的全流程工作，包括数据预处理、模型训练、效果评测和推理部署，确保数据和模型的高质量和有效性; 6.技术创新： 探索AI在助力行业应用的新方法和新范式，推动相关领域技术创新。 1.编程能力：精通Python编程语言，具备扎实的编程基础和良好的编码习惯。拥有第二编程语言，如java优先考虑。 熟悉常用的数据结构和算法，能够高效地实现和优化复杂算法。 2.技术技能：具备深度学习和自然语言处理的扎实理论基础，对NLP主流大模型的原理和差异有深入理解。 熟悉至少一种深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow，以及相关的训练和优化技术。 熟悉Linux操作系统和常用的命令行工具。 3.工作经验：从事相关方向5年及以上，有在大模型算法领域实际项目经验者优先。 4.研究能力：具有独立研究和发表论文的能力，有顶会论文发表者优先。 5.问题解决能力：具备出色的分析和问题解决能力，能够独立思考和解决实际问题。 6.其他能力：优秀的沟通和协作能力，能够与团队成员有效沟通；能提出创新的技术解决方案，推动技术进步；快速学习新技术和新工具的能力。