工作地点:北京市通州区
招聘人数:2 人
经验要求:本科及以上,3 年以上算法/工程经验(优秀者可放宽至 2 年)
薪资范围:面议(根据能力定级,含五险一金 + 绩效奖金)
负责大语言模型(LLM)在公司教育信息化与政企数字化业务中的落地应用,包括智能教学辅助、虚拟仿真场景生成、政企知识库问答等方向的研发;
基于 Qwen / DeepSeek / LLaMA 等主流开源大模型,开展 Prompt Engineering、SFT、LoRA/QLoRA 微调、RAG 检索增强等技术实践;
构建大模型应用原型,包括 Agent 智能体编排、Function Calling 工具调用、多轮对话状态管理等模块;
参与模型推理优化与工程化部署,熟悉 vLLM / TensorRT-LLM 等推理框架,具备 Docker / Kubernetes 容器化部署能力;
跟踪大模型领域前沿技术(如多模态、MoE、推理加速等),结合业务场景进行技术可行性评估与原型验证;
编写技术文档、参与代码评审,与产品、前端、测试团队协同交付。
学历专业:本科及以上学历,计算机科学、人工智能、软件工程、数学、统计学等相关专业;
编程基础:熟练掌握 Python,具备良好的代码规范与工程实现能力;熟悉 PyTorch 等深度学习框架;
算法理论:深入理解 Transformer 架构及主流大模型(GPT 系列、Qwen、LLaMA、ChatGLM 等)的训练与推理机制;
实战经验(满足以下任意 2 项):
有 SFT / RLHF / DPO 等大模型微调实战经验;
有 RAG 系统构建经验(向量数据库、Embedding 模型、检索策略优化);
有 Agent 框架(LangChain / LlamaIndex / AutoGen 等)开发经验;
有垂直领域(教育、政企、金融、医疗等)大模型落地案例;
工程能力:熟悉 Linux 系统,掌握 Docker 容器技术,了解分布式训练(DeepSpeed / Megatron-LM)者优先;
软性素质:具备良好的问题拆解能力、跨部门协作意识和学习能力,能独立撰写技术调研报告。