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职位月薪: 面议
岗位职责 1. 负责大模型的SFT微调、偏好对齐(DPO/PPO/GRPO)、OPD在线蒸馏等后训练任务。持续提升模型在垂直业务上的准确性与生成质量; 2. 利用harness工程改进智能体的规划、反思与工具调用能力,提升复杂任务的自主决策水平; 3. 搭建RAG检索增强体系,结合知识图谱(GraphRAG)提升大模型推理与决策能力; 4. 负责大模型的部署、运维与推理加速,通过量化、蒸馏、KV Cache 优化等提升推理效率、降低时延与Token成本,保障线上服务高可用; 5. 深入理解商业数据业务,与产品/业务团队协作,将技术能力转化为实际商业价值。任职要求 1. 大模型相关项目经验(LLM后训练、Harness Engineering、RAG、Agent等); 2. 熟悉Transformer架构,理解注意力机制及改进、位置编码(RoPE/ALiBi)及PPO、DPO、GRPO等对齐方法; 3. 熟练Python,掌握DeepSpeed / Megatron / veRL等训练框架; 4. 扎实的RAG与检索工程能力,精通至少一种向量库(Milvus / Faiss / ES),有一定的embedding优化、混合检索与 Rerank经验; 5. 熟悉主流推理部署框架(vLLM / SGLang等)与推理优化手段(量化、蒸馏、KV Cache等); 6. 良好的工程能力(Python,熟悉JavaScript更佳),有一定高并发与分布式等后端工程化经验更佳; 7. 熟悉主流Vibe Coding工具,能借助AI编程工具显著提升研发效率; 8. 优秀的实验分析与问题解决能力,具备创新思维,良好的沟通协作意识。
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