崗位定位
· 該崗位面向公司 AI 產(chǎn)品與智能系統(tǒng)中的自然語言理解與生成能力建設，
負責 NLP / 大語言模型相關(guān)算法在真實業(yè)務場景中的設計、訓練、優(yōu)化與落地。
· 崗位關(guān)注的不僅是模型效果本身，
而是 NLP 技術(shù)在復雜業(yè)務中的可用性、穩(wěn)定性與可迭代性，
需要在算法研究、工程實現(xiàn)與產(chǎn)品需求之間建立有效連接。
· 該角色是 AI 研發(fā)體系中的核心算法崗位之一，
在模型復雜度、數(shù)據(jù)理解深度以及跨團隊協(xié)作要求上，
顯著高于傳統(tǒng)規(guī)則型 NLP 或僅做模型調(diào)用的應用集成角色。
崗位職責
· 負責 NLP 相關(guān)算法的研發(fā)與優(yōu)化，包括但不限于：
· 文本分類、文本匹配、信息抽取、情感分析、問答系統(tǒng)
· 對話系統(tǒng)、文本生成、摘要、搜索與推薦相關(guān) NLP 能力
· 參與大語言模型（LLM）在業(yè)務場景中的應用設計與算法實現(xiàn)，如：
o Prompt 設計與優(yōu)化
o RAG（檢索增強生成）
o 模型微調(diào)（SFT / LoRA / PEFT）
· 負責 NLP 模型的訓練、評估、調(diào)優(yōu)及效果分析，持續(xù)提升模型在業(yè)務場景中的表現(xiàn)
· 與產(chǎn)品、后端、數(shù)據(jù)團隊協(xié)作，將 NLP 能力落地為穩(wěn)定可用的業(yè)務能力
· 參與 NLP 相關(guān)數(shù)據(jù)的構(gòu)建與治理，包括數(shù)據(jù)清洗、標注方案設計與數(shù)據(jù)質(zhì)量評估
· 跟蹤 NLP 與大模型領域的前沿技術(shù)，并結(jié)合業(yè)務場景進行技術(shù)選型與落地
· 對已有 NLP 系統(tǒng)與模型進行持續(xù)優(yōu)化，提高模型效果、推理效率與穩(wěn)定性
基礎要求
· 本科及以上學歷，計算機科學、人工智能、數(shù)學、統(tǒng)計等相關(guān)專業(yè)
· 扎實的機器學習與深度學習基礎，熟悉常見模型與算法原理
· 熟練使用 Python，具備良好的算法代碼實現(xiàn)能力
· 熟悉常見深度學習與 NLP 框架：
o PyTorch / TensorFlow
o Hugging Face Transformers
· 具備良好的問題分析能力，能夠從業(yè)務需求中抽象出 NLP 問題并設計解決方案
· NLP / 大模型相關(guān)要求
· 熟悉主流 NLP 任務與技術(shù)，包括但不限于：
o 分詞、詞向量、語言模型、序列標注、文本生成
· 熟悉主流預訓練語言模型及其應用：
o BERT / RoBERTa / GPT / T5 / LLaMA 等
· 具備大語言模型應用經(jīng)驗者優(yōu)先，包括：
o Prompt Engineering
o RAG 架構(gòu)設計與實現(xiàn)
o 模型微調(diào)與推理優(yōu)化
· 理解 NLP 模型在生產(chǎn)環(huán)境中的關(guān)鍵問題，如：
o 效果評估
o 數(shù)據(jù)偏差
o 推理成本與性能
o 穩(wěn)定性與可解釋性
加分項
· 有大語言模型（LLM）相關(guān)項目經(jīng)驗或?qū)嶋H業(yè)務落地經(jīng)驗
· 熟悉向量檢索與相關(guān)技術(shù)：
o FAISS / Milvus / Elasticsearch 向量檢索
· 有搜索、推薦、對話系統(tǒng)、智能客服等業(yè)務背景
· 熟悉 AI 工程化流程，與后端系統(tǒng)協(xié)作經(jīng)驗豐富
· 參與過 NLP / AI 相關(guān)開源項目、技術(shù)博客或論文發(fā)表
· 有跨模態(tài)（文本 + 圖像 / 語音）相關(guān)經(jīng)驗者優(yōu)先