模型算法工程师

硬性要求（必备，无相关经验者勿投）
1. 本科及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、软件工程、数据科学、自动化等AI 相关专业，拥有大模型研发 / 算法工程化相关工作经验。
2. 熟悉 PyTorch/TensorFlow/PaddlePaddle 等深度学习框架，熟练掌握 Hugging Face Transformers 等大模型开发工具，能独立完成大模型微调、推理与优化。
3. 熟练掌握 LoRA/QLoRA/PEFT 等大模型轻量化微调方法，有国产大模型（DeepSeek、通义千问、文心一言、星火大模型等）研发、调优或私有化部署落地案例。
4. 具备扎实的 NLP 算法基础，熟悉分词、命名实体识别、语义理解、文本生成、对话管理等基础算法，有政务 / 政企文本处理场景算法研发经验优先。
5. 掌握机器学习经典算法（回归、分类、聚类、时间序列预测、异常检测等），能结合政务业务数据搭建风控、效能优化、趋势分析类模型。
6. 精通 Python 编程，熟练使用 Pandas/Numpy/Scikit-learn/XGBoost 等数据处理与机器学习库，具备良好的算法工程化能力。
7. 了解 RAG 技术原理，能独立完成知识检索、向量匹配、上下文融合等模块的算法设计与优化，有大模型 + RAG 融合落地经验。
8. 了解大模型推理优化技术（模型量化、裁剪、蒸馏、分布式推理等），有私有化部署或端侧模型部署经验，能适配不同算力环境的部署需求。
优先要求（软性 + 稀缺能力，加分项）
1. 有政务 / 公共服务 / 医疗AI 项目算法研发经验。
2. 有语义模型研发、调优经验，能适配本地语言交互场景者优先。
3. 了解知识图谱技术，有政务知识图谱构建、实体链接、图谱推理经验，能实现大模型与知识图谱的融合应用者优先。
4. 具备良好的问题分析与解决能力，能快速定位模型研发、调优过程中的精度、性能问题，并提出可落地的解决方案。
5. 具备较强的跨团队协作能力。
6. 具备良好的文档撰写与技术表达能力，能清晰输出算法设计方案、模型调优报告、部署手册，保障技术成果的可落地性。
7. 有论文发表、AI 算法竞赛获奖经历，或拥有相关算法专利者优先。