關(guān)鍵職責(zé)
1. 企業(yè)級大模型應(yīng)用研發(fā)與優(yōu)化
- 探索和應(yīng)用最新的模型壓縮、量化、蒸餾技術(shù)，并主導(dǎo)設(shè)計(jì)企業(yè)級大模型的開發(fā)及應(yīng)用落地
2. 場景化算法設(shè)計(jì)
- 深度研究和拆解貨拉拉業(yè)務(wù)，構(gòu)建端到端的AI智能體系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)自動化，特別是在客服、營銷場景
3. 數(shù)據(jù)工程與飛輪建設(shè)
- 設(shè)計(jì)高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的合成和標(biāo)注方案
- 建立線上數(shù)據(jù)收集和模型迭代的飛輪機(jī)制
- 構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力（文本、語音、圖像）
能力要求
1. 技術(shù)深度
- 大模型架構(gòu)專家：深入理解Transformer變體、MoE、混合專家等先進(jìn)架構(gòu)
- 訓(xùn)練工藝大師：精通RLHF、DPO、PPO等對齊技術(shù)，有大規(guī)模參數(shù)模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)
- 多模態(tài)融合：具備圖文、語音等多模態(tài)大模型研發(fā)經(jīng)驗(yàn)
- 工程化能力：熟悉大規(guī)模分布式訓(xùn)練、模型壓縮、端側(cè)部署
2. 創(chuàng)新思維
- 前沿技術(shù)敏感度：持續(xù)跟蹤并實(shí)踐最新技術(shù)（Agent、RAG、Tool Use等）
- 原創(chuàng)性思考：能夠提出創(chuàng)新性技術(shù)方案解決業(yè)務(wù)難題
- 學(xué)術(shù)產(chǎn)業(yè)結(jié)合：善于將學(xué)術(shù)研究成果轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)應(yīng)用
畫像特征
1. 學(xué)歷背景（硬性要求）
- 頂尖院校：全球Top 50或國內(nèi)C9/985高校
- 學(xué)位要求：計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)專業(yè)
- 學(xué)歷層級：博士優(yōu)先，優(yōu)秀碩士可考慮
- 應(yīng)屆優(yōu)先考慮，同時(shí)可看互聯(lián)網(wǎng)大廠核心算法
2. 學(xué)術(shù)成就（關(guān)鍵指標(biāo)）
- 頂會論文：至少1篇第一作者頂會論文（NeurIPS/ICML/ICLR/CVPR/ACL等）
- 學(xué)術(shù)影響力：論文引用量、開源項(xiàng)目貢獻(xiàn)、學(xué)術(shù)社區(qū)活躍度
- 研究方向：大語言模型、多模態(tài)學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、對話系統(tǒng)等
3. 職業(yè)經(jīng)歷（核心篩選條件，非應(yīng)屆）
- 崗位層級：大廠AI 團(tuán)隊(duì)內(nèi)的核心算法或研究員
- 項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：主導(dǎo)過大模型應(yīng)用從0到1的研發(fā)或重大優(yōu)化項(xiàng)目，有核心的商業(yè)場景落地經(jīng)驗(yàn)