人工智能研发中心 岗位职责： 1.参与大语言模型完整训练链路，负责模型预训练、微调、监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）等对齐实验的设计与执行，持续迭代优化模型输出质量、安全性与指令遵循能力。 2.基于PyTorch深度学习框架开展模型实验，深入研究Transformer、注意力机制等主流大模型基础架构；跟踪并验证混合专家模型（MoE）、长上下文建模等前沿技术，完成技术可行性评估与性能测试。 3.参与大规模分布式训练优化，评估并实施数据并行、模型并行、ZeRO优化器状态分片等训练加速方案；协助完成训练框架适配、显存优化、检查点管理及相关机器学习运维（MLOps）流程搭建。 4.参与检索增强生成（RAG）、智能体（Agent）相关业务项目开发，结合业务场景完成功能模块设计与方案验证；跟踪自然语言处理领域前沿研究，推动技术成果向业务场景转化。 岗位要求： 1.对NLP、大模型方向有浓厚兴趣。 2.熟练使用Python编程，掌握PyTorch/TensorFlow至少一种深度学习框架，了解相关基础工具，熟悉Transformer基础原理。 3.具备NLP、大模型相关项目、竞赛或科研实践经历，做过文本分类、生成、小模型微调等相关实验，了解分布式训练基础概念优先。 4.熟悉Linux开发环境，了解Docker基础使用，对模型推理优化、工程部署有概念认知，有数据集制作、模型上线相关实践经验加分。 5.有RAG、对话系统、智能Agent相关项目经验更佳，具备良好代码能力、逻辑思维与跨团队沟通能力；有相关学术论文、开源项目贡献者优先考虑。