算法工程师
岗位摘要
负责自然语言处理(NLP)相关核心算法的研究、开发与优化,聚焦大语言模型(LLM)等前沿技术在真实业务场景中的高效、可靠落地;深度参与典型业务场景的LLM应用开发,包括但不限于:检索增强生成(RAG),智能问数(NL2SQL或NL2API),智能体(Agent)与多智能体协作架构,知识图谱(Kno…
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岗位职责
- 负责自然语言处理(NLP)相关核心算法的研究、开发与优化,聚焦大语言模型(LLM)等前沿技术在真实业务场景中的高效、可靠落地
- 深度参与典型业务场景的LLM应用开发,包括但不限于:检索增强生成(RAG),智能问数(NL2SQL或NL2API),智能体(Agent)与多智能体协作架构,知识图谱(Knowledge Graph)构建与基于图的问答推理
- 设计并实施面向垂直领域的模型微调方案,熟练运用指令微调(SFT)、参数高效微调(如 LoRA、QLoRA、Adapter)等技术,提升模型在特定任务上的准确性、鲁棒性与推理效率
- 参与高质量训练数据的构建、合成(如基于LLM的数据蒸馏、自反馈生成)、清洗与标注策略设计,打造可持续迭代的数据-模型飞轮
- 持续跟踪大模型、Agent、推理优化等方向的前沿进展,评估并引入适合业务需求的新技术,推动团队保持技术领先性
任职要求
- 计算机、人工智能或相关专业硕士及以上学历
- 扎实的NLP与机器学习理论功底,深入理解大语言模型的架构、训练范式(如预训练、SFT、RLHF)与推理机制
- 精通 PyTorch 等主流深度学习框架,具备大模型微调、部署、评估与性能优化的实际经验
- 熟悉参数高效微调(PEFT)技术(LoRA/QLoRA/Adapter 等)及指令微调全流程,能针对业务场景设计高效适配方案
- 具备良好的工程实现能力,熟悉数据处理、向量检索(FAISS / Milvus)、缓存机制及高可用API设计
- 具备优秀的逻辑思维与问题抽象能力,能将复杂技术转化为稳定、可维护的业务解决方案;具备良好的沟通协作意识,能高效协同产品、工程与业务团队
- 在以下至少一个方向有完整的项目落地经验
- 有 RAG 系统构建与调优经验(如检索-生成对齐、查询改写、结果重排等)
- 有 NL2SQL、NL2API 或通用语义解析系统的开发经验
- 有基于LLM的智能体(Agent)系统开发经验(含工具调用、记忆管理、多步推理等)
加分项
- 在以下至少一个方向有完整的项目落地经验
- 有 RAG 系统构建与调优经验(如检索-生成对齐、查询改写、结果重排等)
- 有 NL2SQL、NL2API 或通用语义解析系统的开发经验
- 有基于LLM的智能体(Agent)系统开发经验(含工具调用、记忆管理、多步推理等)
- 有企业级知识库问答或对话系统的完整落地项目
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