算法工程师（26届校招985硕士）

1. 算法研发与创新：独立研发数字化场景关键 AI 算法，主导大模型领域自适应微调、轻量化部署及分布式训练架构设计，优化数据 / 模型并行策略，解决模型性能瓶颈，独立完成核心模块代码实现。
2. 技术预研与方案：跟踪行业最新技术动态(如NeurIPS)，与技术团队分享及分析技术趋势报告；主导复杂业务算法方案设计，完成可行性论证与原型仿真验证，平衡算法性能、工程实现。
3. 数据与模型优化：数据优化涵盖多源数据治理、生产特征工程及工业数据增强；模型优化聚焦提升精准度、适应业务动态、优化边缘部署，最终助力提升业务执行效率与质量，降低成本。
4. 学术与知识沉淀：定期开展内部技术分享，形成内部知识库。