大语言模型应用研发工程师

岗位职责： • 负责大语言模型在车载场景中的微调与智能体开发，结合车载系统的具体需求，设计并实施定制化的应用解决方案； • 设计并实现高效的 prompt 模板，持续分析与评估其在车载实际场景中的效果，提出优化与改进方案； • 研究和跟踪大语言模型相关领域的最新技术进展，结合行业需求，将优秀的学术和技术成果转化为实际应用； • 探索和调研大语言模型在车载行业中的应用前景，涵盖但不限于 图文生成、智能对话、多模态交互 等应用场景； • 与跨部门团队紧密合作，推动技术方案的落地，确保技术实现符合车载系统需求，并持续优化效果与性能。任职要求： • 计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业； • 技术背景： • 深入理解 自然语言处理（NLP）核心技术，熟悉 word2vec、BERT、GPT、Transformer、XLNet、RNN、LSTM 等主流深度学习模型及其原理； • 精通 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架，具备大规模语言模型训练与微调的实际经验； • 熟悉 LangChain、AutoGen 等智能体开发框架，了解 RAG、GraphRAG 等技术； • 熟悉 大模型蒸馏技术，具备教师模型与学生模型的训练经验； • 对主流 强化学习 理论与方法有一定理解，特别是 DPO、PPO、GRPO 等算法； • 工作经验： • 具备 大语言模型应用开发和微调 的实际经验，尤其在 智能对话、推荐系统、语义理解等领域； • 有 多模态（文本、语音、图像） 处理经验，能够设计并实现智能交互应用； • 对 车载行业 或相关智能硬件领域有较深的理解，能够结合车载系统的需求进行大语言模型的优化与创新应用； • 能力要求： • 强大的 问题分析能力 和 创新思维，能够针对复杂问题提出高效且可行的解决方案； • 良好的 跨团队沟通能力，能够与产品、算法、硬件等团队协作，推动技术方案的落地； • 强烈的 自主学习能力，能够迅速吸收并应用最新的技术进展，尤其是与大语言模型及车载场景相关的技术； • 拥有 学术研究 背景或具备相关论文发表经验者优先。