大模型算法工程师

岗位职责：
1、大模型业务化微调与训练
①面向具体业务场景，完成大模型的指令微调（SFT）、偏好对齐训练（如GRPO/RL相关方法）与持续迭代；
②负责训练数据体系建设：数据清洗、标注规范、指令构造、偏好数据构造、训练集/评测集划分与版本管理；
③设计并优化训练策略与超参（LoRA/QLoRA、全参微调、混合训练等），提升效果与训练效率；
④负责训练稳定性与成本优化：显存优化、吞吐优化、分布式训练、故障排查与恢复。
2、大模型智能体（Agent）开发与落地
①设计并实现面向业务的智能体能力：工具调用（Function Calling/Tool Use）、多步推理、任务分解、工作流编排；
②构建/优化RAG、记忆（Memory）、规划（Planning）、反思（Reflection）、多智能体协作等模块，提升可控性与可靠性；
③将智能体能力与线上系统集成，支持可观测、可回放、可评估与可迭代。
评测与工程化交付。
3、建立覆盖业务指标与通用能力的评测体系（自动评测+人工评测），输出可量化的迭代报告；
4、搭建训练/推理/评测的工程化流水线（CI/CD、实验管理、模型版本管理、灰度与回滚）；
5、与产品、业务、后端/平台团队协作，推动从PoC到规模化落地。