職位描述
崗位職責：
主導大模型相關核心算法研發，包括模型選型、預訓練、微調、對齊、評測以及推理優化。
負責整體 AI 系統架構的設計與規劃，包括數據流、模型流、服務流、RAG 架構、多模態架構等關鍵技術路線。
規劃并搭建大模型訓練與推理平臺，統籌算力資源管理、模型版本管理、模型服務治理與可觀測性體系。
牽頭構建企業級知識庫、數據管線、特征體系及模型生命周期管理（ML Ops / LLM Ops）。
指導團隊開展模型部署、性能優化、分布式訓練、模型壓縮、在線服務化等工程工作。
推動大模型能力在業務場景中的落地與架構級優化，保證系統的可擴展性、穩定性與安全性。
跟蹤大模型前沿技術趨勢，制定技術路線圖并支撐中長期架構演進。
任職要求：
計算機、人工智能、數學等相關專業碩士及以上學歷。
深厚的機器學習與深度學習理論基礎，精通 PyTorch 等主流框架，具備大模型微調、增量訓練或預訓練實踐經驗。
熟悉行業主流大模型體系（如 Transformer、MoE、RAG、多模態模型）及推理加速技術（如 TensorRT、vLLM、DeepSpeed、XLA 等）。
至少具備 3–5 年以上系統架構經驗，掌握分布式系統、微服務架構、服務治理、緩存與存儲體系等核心架構能力。
熟悉 ML Ops / LLM Ops 工程體系，包括數據管線、模型版本管理、自動化評測、監控與回滾機制等。
具備較強的工程推動力、跨團隊溝通能力、架構抽象能力，能夠主導大型技術項目落地。
有構建大模型平臺、企業級知識庫、AI 原生架構經驗者優先。
加分項：
在頂會（ACL、NeurIPS、ICML、EMNLP 等）有論文或相關學術成果。
主導過大模型從零到一的架構與系統落地項目。
有 GPU 集群調度、分布式訓練架構（如 Megatron-LM、FSDP、ZeRO、Horovod）相關經驗。
深度參與過開源大模型社區項目。