1、负责语言模型、多模态基础模型的开发与优化，参与从预训练（Pre-training）到指令微调（SFT）的全链路开发。 2、针对端侧场景，构建高质量、高多样性的数据清洗与合成流水线，通过“以质取胜”提升小模型在特定任务上的表现。 3、应用 DPO、PPO 等对齐技术，针对端侧交互场景优化模型回复的准确性与安全性。 4、负责入端模型探索调优，极致优化首字延迟（Prefill）与生成速度（Decoding），确保端侧交互的高流畅度与低功耗。 1、计算机科学、人工智能、软件工程、电子信息、自动化、统计数学等相关专业，具备扎实的机器学习与深度学习理论基础； 2、深入理解 Transformer 架构及主流 LLM 训练技术栈，有大模型训练、微调经验、熟练使用 分布式训练框架（如 Megatron）者优先。 3、熟练使用 PyTorch 等框架，熟悉vllm 等高效部署框架。 4、熟悉语言大模型、多模态大模型、深度神经网络、和机器学习算法等的至少一种，能够针对芯片硬件特点提出算法特点设计者优先。