售前解决方案架构师（算法型）
岗位摘要
面向客户算法与研究团队开展深度技术交流，系统讲解大模型（LLM/VLM）的架构设计、训练方法、推理优化、技术指标与benchmark表现；解答客户在模型原理、训练数据、对齐方法、推理效率、端侧压缩等方面的深度技术问题
岗位职责
- 面向客户算法与研究团队开展深度技术交流，系统讲解大模型（LLM/VLM）的架构设计、训练方法、推理优化、技术指标与benchmark表现
- 解答客户在模型原理、训练数据、对齐方法、推理效率、端侧压缩等方面的深度技术问题
- 参与客户技术评审与方案答辩，以算法专业视角回应客户技术团队的质疑与关切
- 针对客户具体业务场景，从算法原理层面分析能力边界、效果上限与技术可行性，给出专业判断与预期管理
- 设计针对性的算法验证方案与效果评估指标，明确算法可解问题及需工程或产品配合的环节
- 对客户提出的极端场景与长尾需求，从算法角度评估实现路径、成本与风险
- 输出算法选型方案、效果对比报告、benchmark测试方案、技术白皮书等专业技术材料
- 将公司算法优势转化为客户可理解、可验证、可决策的技术依据
- 针对重点客户定制算法技术方案，突出与客户业务场景的匹配度与差异化优势
- 持续跟踪行业大模型算法技术动态，进行竞品技术对比分析，提炼公司算法差异化优势
- 为销售、售前团队提供算法技术培训，梳理常见技术问题的标准应答，提升团队技术讲解能力
- 将客户侧的算法需求与反馈整理输入研发团队，推动算法能力迭代与场景适配
任职要求
- 本科及以上学历，计算机、人工智能、数学等相关专业
- 5年以上大模型或算法研究经验
- 深入理解LLM/VLM的原理、训练、微调与推理优化，熟悉主流大模型架构（Transformer、MoE等）及训练技术
- 具备优秀的技术表达能力，能将复杂的算法原理讲清楚、讲透彻，能与客户算法团队对等对话
- 有算法论文、技术专利或开源项目贡献者优先
- 能够独立输出算法选型方案、benchmark测试报告、技术白皮书、效果对比分析、场景能力评估报告
- 加分项：具有大模型预训练/微调/对齐经验；端侧模型压缩、量化、推理优化经验；ToB算法售前或解决方案经验；高质量相关论文ACL、EMNLP、COLING、NAACL作者优先；有车企或科技公司算法团队工作经验
加分项
- 具有以下经验优先：大模型预训练 / 微调 / 对齐经验；端侧模型压缩、量化、推理优化经验；ToB 算法售前或解决方案经验；高质量相关论文ACL，EMNLP，COLING，NAACL作者优先；有车企或科技公司算法团队工作经验