大模型数据训练与优化工程师（若干名）

为推动公司AI技术战略落地，强化大模型核心技术能力，聚焦公安及电信领域业务赋能，现面向社会公开招聘大模型数据训练与优化工程师。我们诚邀深耕大模型、熟悉公安或电信业务、具备扎实技术能力与实战经验的人才加入，共同探索大模型技术边界，赋能公安、电信业务高质量发展。
一、岗位职责
1. 数据训练全流程
负责大模型（通用模型 + 公安/电信定制模型）的数据训练全流程工作，包括高质量训练数据的构建、清洗、标注与管理（预训练语料过滤、SFT指令数据构造、偏好数据生成等），重点适配公安案件分析、电信隐私训练、网络运维等业务场景，建立数据生产标准与质量提升流程。
2. 模型调优与加速
主导大模型调优落地，熟练运用Prompt Tuning、LoRA、QLoRA等高效微调技术，以及量化、剪枝、知识蒸馏等优化方法，提升模型响应速度、准确率与业务适配性。
3. 训练监控与问题排查
监控大模型训练过程，及时排查并解决Loss异常、梯度爆炸等常见问题，基于训练效果调整数据配比与超参数，输出实验分析报告，推动模型迭代优化。
4. 评估体系构建
构建大模型评估体系，制定准确率、响应速度、算力消耗等核心评估指标，定期对训练及优化后的模型进行复盘，确保模型满足业务场景落地要求。
5. 业务协同与落地
协同算法、公安/电信业务团队，深入理解公安执法办案、电信云网融合、数据安全等核心业务需求，推动大模型在公安智能执法、电信多方协同训练、网络运维等业务环节的规模化落地。
6. 前沿技术跟踪
持续跟踪大模型领域前沿技术与研究成果，评估并引入适配公司业务的训练与优化方案，沉淀技术经验与方法论，支撑团队技术能力提升。
二、任职要求
（一）技术能力
1. 熟练掌握Python编程语言，精通PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，熟悉Hugging Face、LangChain等相关工具，具备良好的数据分析与代码实现能力。
2. 深入理解Transformer架构原理，熟悉GPT、LLaMA、Qwen等主流大模型，具备大模型（7B及以上）预训练、微调（SFT、RLHF/DPO）等全流程实战经验。
3. 掌握大模型数据训练与优化核心技术，了解分布式训练策略（数据并行、张量并行等），至少熟悉一种分布式训练框架（如Megatron-LM、DeepSpeed），有多机多卡训练经验者优先。
4. 具备较强的问题分析与解决能力，能精准定位模型训练与优化过程中的瓶颈，制定针对性解决方案；有模型性能优化（降低延迟、减少算力消耗）经验者优先。
（二）综合素质
- 对大模型技术有浓厚兴趣，具备强烈的学习意愿和自主学习能力，能快速跟进AI领域技术迭代节奏。
- 具备良好的沟通协作能力和跨团队协作意识，能高效对接业务、算法等相关团队，推动项目落地执行。
- 具备严谨的工作态度和较强的责任心，注重细节，能独立完成既定工作任务，有良好的实验习惯和文档撰写能力。
（三）优先条件（符合其一即可）
- 有大模型相关开源项目贡献、顶会论文发表或知名比赛获奖经历。
- 熟悉公安或电信领域业务，有公安智能执法、电信大模型训练或行业定制化模型落地经验（如公安案件辅助分析、电信隐私训练、网络运维大模型等）。

三、我们提供
- 有竞争力的薪酬与长期激励
- 充足的大模型算力资源与真实业务数据场景
- 与公安、电信领域专家协同攻关的机会
- 支持技术论文、专利撰写与学术交流
- 灵活的技术成长路径与内部晋升通道

特别说明
对于经验丰富但部分条件不完全匹配的优秀人才，我们接受“特别优秀者可适当放宽要求”。欢迎投递简历，共同定义行业大模型新高度。