大模型算法工程师
岗位职责
1、负责代码大模型(Coding LLM)等开发类专业模型的技术跟踪与研究,包括研发基于大模型、RAG、Agents的代码理解、代码生成、代码修复、自动化测试、智能问答等应用;
2、负责代码大模型等专业大模型的预训练、微调(SFT)、强化学习(RLHF)及部署优化,提升模型在特定编程语言或私有框架下的表现;
3、跟踪RAG、Agent架构等前沿技术,解决AI助手在处理长上下文、复杂逻辑时的性能问题;
4、基于代码大模型构建代码和测试用例生成能力,提升软件开发的效率和代码质量;
5、配合软件工程背景同事,优化模型对抽象语法树(AST)、代码依赖图的理解能力;
6、基于代码大模型等专业模型工程化,以及与DevOps工具、流程融合的技术方案与实践。 岗位要求 1、0-5年工作经验,硕士及以上学历,计算机、人工智能、软件工程、数学等理工科相关专业;
2、熟悉主流大模型(如GPT、Gemini、LLaMA、Claude等)工作原理及应用;
3、熟悉PyTorch/DeepSpeed等框架,有Transformer模型训练或微调(SFT/RLHF)实战经验;
4、有开源大模型的使用及微调经验,熟悉常见的微调方法(Prompt Tuning、LoRA、QLoRA、P-Tuning、Prefix Tuning等);
5、熟悉LangChain、LlamaIndex、MetaGPT、AutoGPT等开源大模型应用编排框架至少之一;
6、具有AI及大模型的软件生命周期工程技术能力,包括数据、模型、应用的开发效率提升,AI及大模型软件质量保障,可追溯、可复现、可解释等可信AI工程领域经验者优先;
7、对软件工程、可信AI工程、AI及大模型应用开发与质量保障等领域的趋势有深刻理解,有代码大模型相关研发和成功案例落地经验者优先;
8、有良好的软件工程基础(了解Git、CI/CD等),熟练掌握至少一种编程语言,如Python/Java/Go。
2、负责代码大模型等专业大模型的预训练、微调(SFT)、强化学习(RLHF)及部署优化,提升模型在特定编程语言或私有框架下的表现;
3、跟踪RAG、Agent架构等前沿技术,解决AI助手在处理长上下文、复杂逻辑时的性能问题;
4、基于代码大模型构建代码和测试用例生成能力,提升软件开发的效率和代码质量;
5、配合软件工程背景同事,优化模型对抽象语法树(AST)、代码依赖图的理解能力;
6、基于代码大模型等专业模型工程化,以及与DevOps工具、流程融合的技术方案与实践。 岗位要求 1、0-5年工作经验,硕士及以上学历,计算机、人工智能、软件工程、数学等理工科相关专业;
2、熟悉主流大模型(如GPT、Gemini、LLaMA、Claude等)工作原理及应用;
3、熟悉PyTorch/DeepSpeed等框架,有Transformer模型训练或微调(SFT/RLHF)实战经验;
4、有开源大模型的使用及微调经验,熟悉常见的微调方法(Prompt Tuning、LoRA、QLoRA、P-Tuning、Prefix Tuning等);
5、熟悉LangChain、LlamaIndex、MetaGPT、AutoGPT等开源大模型应用编排框架至少之一;
6、具有AI及大模型的软件生命周期工程技术能力,包括数据、模型、应用的开发效率提升,AI及大模型软件质量保障,可追溯、可复现、可解释等可信AI工程领域经验者优先;
7、对软件工程、可信AI工程、AI及大模型应用开发与质量保障等领域的趋势有深刻理解,有代码大模型相关研发和成功案例落地经验者优先;
8、有良好的软件工程基础(了解Git、CI/CD等),熟练掌握至少一种编程语言,如Python/Java/Go。



