大模型算法研究工程师

1. 跟进学界、业界前沿动态，调研LLM、多模态大模型核心算法与技术路线，分析主流模型（如Llama/Deepseek/Qwen/Gemma/Mistral等）架构特性与性能瓶颈；
2. 研究提示工程、智能Agent与多智能体协作技术，负责算法自动化闭环Agent系统的架构设计与流程构建，基于vLLM、Ollama搭建高性能模型服务与智能化应用原型；
3. 面向具身智能、智能交互场景，开展大模型微调、对齐、适配算法的研究、验证与落地迭代；
4. 基于vLLM、Ollama进行推理适配与定制优化，结合轻量化、解码优化策略，提升模型吞吐、时延等核心推理性能；
5. 独立完成算法实验、效果评估与复盘，推动前沿算法工程化落地与规模化应用。

1. 计算机、人工智能、数学等相关专业，硕士及以上学历，扎实的深度学习、概率统计与优化理论基础；
2. 深入理解Transformer架构及微调范式，熟练使用PyTorch，具备完整算法研发与实验能力；
3. 熟悉主流开源大模型体系，具备文献调研、算法复现与优化经验；
4. 熟练掌握Python，具备独立实验设计、数据分析与问题排查能力；
5. 逻辑清晰、善于技术钻研，具备良好的跨团队沟通与协作能力。

加分项
1. 熟练掌握vLLM、Ollama，有模型部署、推理加速、框架二次开发优化经验；
2. 有大模型预训练、SFT、RLHF、LoRA微调、量化压缩等项目落地经验；
3. 具备多模态大模型、具身智能、智能Agent架构研发落地经验；
4. 有顶会论文、开源项目贡献、技术专利等相关成果；
5. 熟悉分布式训练、KV Cache、解码策略优化等大模型推理核心技术。