1.负责大模型的全链路训练与微调：主导从方案设计、数据构建（清洗/标注/增强）到策略制定的完整流程，完成模型训练/微调及迭代优化。 2.推动业务场景落地与适配：结合业务需求设计针对性的训练方案，将通用大模型适配具体业务需求，完成应用原型开发及版本持续迭代。 3.构建效果保障体系：负责Badcase分析与专项调优，确保模型在生产环境中的稳定性与准确性。 4.技术前沿探索与创新：跟踪大模型前沿技术与行业最佳实践，积极推动新技术、新方法在业务场景中的创新性应用与沉淀，并输出技术报告、白皮书等。 5.参与AI Agent架构设计与工程落地，工作范围涵盖规划优化、多智能体协作、上下文管理、工具与技能平台研发、记忆机制建设，持续探索新兴技术范式并推动其向可靠用户价值的有效转化。

1.计算机、人工智能、数学、统计学等相关专业博士，具有扎实的算法与数据结构基础。 2.熟练掌握 Python 编程语言，精通 PyTorch 或 TensorFlow 等主流深度学习框架。 3.深刻理解 Transformer 架构及大模型原理。 4.了解大模型router相关知识与方法；具备大模型训练与微调实战经验。 5.深入理解 AI Agent 的核心架构（ReAct、Plan-and-Execute 等），对规划优化、记忆管理机制及上下文工程有实战经验或深刻见解。 6.能够将学术论文中的新兴技术范式快速转化为高鲁棒性的生产级代码，平衡技术理想主义与用户价值交付。 7.对大模型前沿技术（如长文本、多模态、MoE等）保持高度敏感，有阅读顶级会议论文（NeurIPS, ICML等）并复现算法的习惯。 8.具备优秀的跨团队沟通协作能力，能有效推动算法与工程团队的对接，具备良好的技术文档撰写能力，有撰写技术白皮书或技术博客的经验优先。