1.戰(zhàn)略規(guī)劃與技術攻堅-負責垂類大模型技術戰(zhàn)略制定，包括模型訓練調優(yōu)、平臺架構設計、應用場景創(chuàng)新（如AIAgent、智能外呼）。-主導核心技術突破，如異構計算優(yōu)化、多模態(tài)模型融合、推理性能提升等。2.團隊管理與項目落地-搭建并管理AI技術團隊，統(tǒng)籌大模型訓練、平臺開發(fā)、應用落地的全流程項目交付。-深入業(yè)務場景（如云計算服務、數(shù)據分析工具），設計端到端解決方案并打造行業(yè)標桿案例。3.工具鏈與生態(tài)建設-構建企業(yè)級大模型工具鏈（如自動評估、AB實驗體系），提升開發(fā)效率與模型效果。-推動開源技術與內部平臺整合，優(yōu)化國產化GPU適配及推理加速框架。4.商業(yè)化與行業(yè)影響-探索大模型驅動的服務新形態(tài)（如ChatUI升級、智能文檔處理），實現(xiàn)技術變現(xiàn)。-代表團隊參與行業(yè)技術交流，提升公司在AI領域的技術影響力。

職位要求

技術能力1.大模型核心技術-精通大模型（LLM）訓練、調優(yōu)、推理加速、評估等全流程技術，熟悉Transformer架構、多模態(tài)融合、搜索增強生成（RAG）、AIAgents等方向。-具備垂類大模型（如云計算、數(shù)據分析、文檔處理等）領域落地經驗，熟悉Prompt工程、微調、模型對齊等關鍵技術。-掌握主流深度學習框架（如PyTorch、TensorFlow）和分布式訓練技術，了解國產GPU（如昇騰、海光）適配經驗優(yōu)先。2.工程與架構能力-熟悉大模型平臺搭建，包括LLMOps/DataOps工具鏈設計、異構GPU混合訓練與推理加速、高性能服務部署等。-具備大型系統(tǒng)的算法模型開發(fā)和優(yōu)化經驗，熟練掌握Python/Java/C++至少一門語言，熟悉LangChain、vLLM等應用框架。3.行業(yè)經驗-在自然語言處理（NLU/NLG）、對話機器人、智能輔助（Copilot）、搜索推薦等領域有大規(guī)模場景落地經驗。-熟悉云計算、數(shù)據分析、企業(yè)服務等垂類業(yè)務場景，能結合大模型解決實際業(yè)務痛點。