Job Description

算法工程师深圳全职互联网 / 电子 / 网游职位描述1.负责自然语言处理（NLP）相关核心算法的研究、开发与优化，聚焦大语言模型（LLM）等前沿技术在真实业务场景中的高效、可靠落地；
2.深度参与典型业务场景的LLM应用开发，包括但不限于：检索增强生成（RAG），智能问数（NL2SQL或NL2API），智能体（Agent）与多智能体协作架构，知识图谱（Knowledge Graph）构建与基于图的问答推理；
3.设计并实施面向垂直领域的模型微调方案，熟练运用指令微调（SFT）、参数高效微调（如 LoRA、QLoRA、Adapter）等技术，提升模型在特定任务上的准确性、鲁棒性与推理效率；
4.参与高质量训练数据的构建、合成（如基于LLM的数据蒸馏、自反馈生成）、清洗与标注策略设计，打造可持续迭代的数据-模型飞轮；
5.持续跟踪大模型、Agent、推理优化等方向的前沿进展，评估并引入适合业务需求的新技术，推动团队保持技术领先性。职位要求1.计算机、人工智能或相关专业硕士及以上学历；
2.扎实的NLP与机器学习理论功底，深入理解大语言模型的架构、训练范式（如预训练、SFT、RLHF）与推理机制；
3.精通 PyTorch 等主流深度学习框架，具备大模型微调、部署、评估与性能优化的实际经验；
4.熟悉参数高效微调（PEFT）技术（LoRA/QLoRA/Adapter 等）及指令微调全流程，能针对业务场景设计高效适配方案；；
5.具备良好的工程实现能力，熟悉数据处理、向量检索（FAISS / Milvus）、缓存机制及高可用API设计；
6.具备优秀的逻辑思维与问题抽象能力，能将复杂技术转化为稳定、可维护的业务解决方案；具备良好的沟通协作意识，能高效协同产品、工程与业务团队。
【加分项】
在以下至少一个方向有完整的项目落地经验：
1.有 RAG 系统构建与调优经验（如检索-生成对齐、查询改写、结果重排等）；
2.有 NL2SQL、NL2API 或通用语义解析系统的开发经验；
3.有基于LLM的智能体（Agent）系统开发经验（含工具调用、记忆管理、多步推理等）；
4.有企业级知识库问答或对话系统的完整落地项目。 投递