【岗位职责】 1.负责大语言模型/多模态模型的训练优化与微调工作，协助完成数据清洗、标注及模型评测； 2.负责基于Transformer架构和DeepSpeed、vLLM、ROLL等训练框架实现基础算法模块开发、量化，优化模型推理效率与资源消耗； 3.跟踪研究CCF A/B等前沿论文，复现SOTA算法并进行适应性改进以适配工程需要； 4.参与智能体平台研发，探索与跟进Agent、MCP、AIGC等前沿技术。 【任职条件】 1.硕士及以上学历，计算机、人工智能、电子、通信及相关专业； 2.精通Python，熟练使用PyTorch/TensorFlow框架，熟悉Hugging Face生态工具； 3.参与过LLaMA/ChatGLM/Qwen等开源模型调优，熟练掌握DeepSpeed/Megatron等至少一种分布式训练方案，熟悉Transformer、BERT、GPT等经典结构，了解模型量化、蒸馏等压缩技术； 4.良好的英文技术文档阅读能力，具备快速复现论文能力，有Kaggle/天池等竞赛获奖经历者优先； 5.对智能体技术应用有浓厚兴趣，熟悉基于Transformer的预训练语言模型（如BERT、GPT等）； 6.较强的沟通交流能力、学习能力、分析解决问题能力及团队合作精神。 专业要求：计算机类