大模型算法工程师

工作职责： 1、基于产品开发过程中的设计场景，采用大语言模型、机器学习、深度学习和优化算法等， 构建相关的业务自动化工具、计算工具、与数据分析模型，并与大语言模型的agent工作流 相结合，实现产品开发过程中cause-effect模型的特征提取、模型搭建、模型调参、设计寻 优等工作，并工程化落地。 2、负责根据产品开发部门需求，基于用户需求持续开发更新业务算法模型、自动化工具；根 据业务部门的需求，探索AI技术在业务领域的落地可能性，如办公自动化、AI智能优化设 计等场景。 3、配合数字化业务部门的前后端团队实现业务算法模型的app上线部署以及后续模型优化更 新工作。 4、协助工程师解决原型机阶段开发阶段RCP（快速控制原型）的建模需求。   岗位要求 1、计算机科学、控制工程、车辆工程或电子类相关专业硕士及以上学位。3年以上相关工作经验 2、熟练掌握Python/C++/Matlab/Go等一种以上的编程语言； 3、熟练掌握Git在团队代码管理与协作中的相关知识；具备代码CICD pipeleine搭建、前后端 接口调试的经验； 4、熟悉Linux操作系统的相关操作和命令，熟练完成大语言模型或开源相关项目部署调试、 docker搭建、文件操作等； 5、熟悉并且使用过以下至少一AI coding工具:Cursor / Antigravity / Claude code / CodeX，理解各个vibe-coding工具的优缺点，了解如何与AI assistance合作实现业务最佳实践的高效 编程。 6、熟练掌握数据挖掘、机器学习等数据分析建模方法，如XGBoost、随机森林、STAT统计分析等。 7、熟悉深度学习中至少一种框架者（TF，pytorch或JAX；）并且有业务落地经验者优先。   LLM技术栈要求 1、具备大语言模型在linux系统上的调用、训练或推理调优、部署的基本知识经验； 2、有过开源模型如MiniMax/Qwen/DeepSeek/GLM等系列的开源模型的部署框架以及落地 应用项目的搭建经验(vllm、llamaCpp框架优先)，了解业务部署落地过程中的痛点； 3、熟悉大语言模型微调训练技术、agent构建技术(Agent Skill、ReAct框架等)、相关内容召 回技术框架(RAG / Agentic search或者fusion方法)，并且有业务落地经验者优先。 4、熟练掌握大模型的多模态数据解析、提取、清洗的技术栈，了解如何针对不同的agent任务目的设计对应的评估测试集、评价指标以稳定明确的验证模型和agent pipeline的改进效果 ，并且能够对比较结果进行良好的可视化和规整的markdown格式的报告记录。