• 模型研发与优化：负责大语言模型、AIGC、计算机视觉等AI模型的微调、蒸馏、量化及性能优化工作，结合业务场景完成模型适配、迭代升级，解决模型推理速度慢、准确率低、泛化性差等核心问题。
• 算法落地与开发：参与AI算法方案设计、技术选型，完成AI应用模块开发、接口封装与功能落地，支撑智能业务场景的常态化运行，保障算法落地效果稳定、高效。
• 算力部署与调优：负责模型训练、推理的算力资源调度，基于GPU算力集群完成模型训练环境搭建、参数调优，优化算力利用率，降低推理成本，提升业务响应效率。
• 技术调研与迭代：跟进国内外AI前沿技术、开源模型及行业解决方案，结合公司业务需求开展技术预研，输出可行性分析报告，推动团队AI技术体系迭代升级。
• 问题排查与迭代：负责线上AI业务的日常运维、问题排查，持续优化算法效果与产品体验，配合产品、业务团队完成需求拆解、技术落地和功能迭代。
• 文档沉淀与协作：梳理算法方案、技术流程、模型参数等核心资料，沉淀标准化技术文档，配合跨部门完成技术对接、测试验收及技术赋能工作。\n

• ：\n基本要求
• 硕士及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、电子信息、数学等相关专业，1-3年AI算法研发、模型落地相关工作经验，优秀应届生可放宽条件。
• 扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟练掌握神经网络、预训练模型、特征工程、损失函数、模型评估等核心理论知识。 技能要求
• 熟练使用Python编程语言，精通PyTorch、TensorFlow任意一种主流深度学习框架，熟练掌握数据处理、模型训练、验证、测试全流程。
• 具备大模型微调（LoRA、QLoRA、全量微调）、模型量化、推理加速实战经验，熟悉主流开源大模型（LLaMA、Qwen、ChatGLM等）优先。
• 熟悉CUDA、模型部署优化、算力调优者优先，具备AI模型线上落地、高并发推理项目经验者

• 熟练掌握机器学习常用算法（分类、回归、聚类、NLP文本处理、CV视觉检测等），能独立完成算法方案设计与落地。
• 熟悉Linux开发环境，掌握Git、数据可视化、模型性能评估等常用工具，具备独立解决技术难题的能力。 综合素质
• 具备良好的逻辑思维、自主学习能力，对AI新技术高度敏感，善于技术沉淀和复盘优化。
• 具备较强的需求理解、跨部门沟通协作能力，工作严谨负责，能高效推进项目落地。
• 有AIGC应用开发、汽车行业智能化改造、汽车行业AI项目落地经验者优先。 其他信息语言要求：不限行业要求：整车制造

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