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大模型应用算法工程师

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地点：北京薪资：25-50K 日期：2026-03-03

岗位摘要

深度参与大模型微调（SFT/LoRA等）、对齐优化（DPO/RLHF等）全流程，突破模型性能、效率与鲁棒性边界；独立设计并推动大模型在对话系统、内容生成、智能Agent、端侧多模态等前沿场景的算法方案落地

岗位职责

深度参与大模型微调（SFT/LoRA等）、对齐优化（DPO/RLHF等）全流程，突破模型性能、效率与鲁棒性边界
独立设计并推动大模型在对话系统、内容生成、智能Agent、端侧多模态等前沿场景的算法方案落地
持续跟踪NLP/LLM领域顶会动态及开源进展，主导Transformer架构改进、多模态融合、AI Agent等前沿技术预研
与产品、工程团队高效协同，推动大模型产品从原型验证到规模化商用的全流程落地

任职要求

精通Python，熟练掌握PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，具备框架底层调优实战经验
拥有扎实的自然语言处理基础，深入理解Transformer及主流LLM原理与细节
3年以上大模型研发经验，作为核心成员主导过至少1个完整的大模型从研发到落地的项目
具备复杂技术问题的系统性拆解能力，能够快速定位并解决模型训练、调优或落地过程中的各类瓶颈
拥有优秀的跨团队沟通技巧，能够清晰传递技术方案与进展，有效推动多方协同
加分项：在NLP/LLM相关顶会发表过高水平论文，或为知名开源项目做出过核心贡献
加分项：具备DeepSpeed、FSDP等分布式训练框架的大规模实践经验，熟悉千亿级参数模型的训练策略
加分项：拥有跨模态大模型或AI Agent的架构设计与实际落地经验

加分项

（若你拥有以下特质，将更具优势）：学术影响力或开源贡献：在NLP/LLM相关顶会（如ACL, EMNLP, NeurIPS, ICML等）发表过高质量论文，或为LLaMA、Alpaca等知名开源项目做出过核心贡献
大规模分布式训练实战：具备DeepSpeed、FSDP等分布式训练框架的大规模实践经验，熟悉千亿级参数模型的训练策略与优化技巧
跨模态或Agent架构经验：拥有跨模态大模型（如视觉
语言模型）或AI Agent（如LangChain等）的架构设计与实际落地经验
如果你对技术有极致追求，渴望将前沿大模型技术转化为改变生产力的实际应用，并乐于在充满挑战与机遇的环境中快速成长，那么我们期待你的加入，一同用技术创造未来！

福利待遇

薪资25-50K，16薪制
参与AGI前沿探索，驱动生产力变革的技术创新机会
主导大模型全生命周期技术攻坚的核心岗位
与顶尖技术团队协作，快速成长的职业发展空间

工作地址

北京海淀区搜狐网络大厦11层