资深AI算法工程师-租车(J21757)

负责小参数量大模型的选型、微调与迭代，在效果、时延、成本之间做可落地的权衡，推动模型从实验走到线上。 独立完成从数据到模型的闭环：训练数据构造与质检、SFT / 偏好对齐等后训练实验、离线评测与效果跟踪。 参与模型工程落地：推理服务、评测与监控、训练与发布流水线，保证服务在延迟、吞吐、稳定性上满足生产要求。 与业务、工程、数据同学协作，把真实问题拆成可训练、可评测、可迭代的算法任务，持续优化线上效果。 跟进开源小模型与后训练方法，结合约束做技术选型，沉淀可复用的训练与评测能力。 任职要求（Requirements）：

计算机、人工智能等相关专业本科及以上学历，3 年及以上算法或机器学习工程经验；有完整项目从训练到上线的经历。 熟悉 Transformer / LLM 原理，有小 B 模型（如 Qwen、Llama 等 7B–14B）微调实战经验，能独立完成数据准备、训练、评测与问题定位。 具备工程能力：熟练使用 Python，了解 PyTorch；能写可维护的训练 / 评测代码，了解模型服务、批推理、量化或加速中的至少一类实践，能和后端一起把模型接到线上。 有后训练相关经验者优先：SFT、DPO / ORPO / KTO、RLHF、GRPO，或大模型到小模型的蒸馏；能讲清楚数据质量、偏好信号、过拟合与评测设计等问题。 具备基本的实验素养：会设计对照实验，能根据 bad case 反推数据或训练问题，而不是只报分数。 加分项：熟悉 vLLM / SGLang、LoRA / QLoRA、多卡训练或推理优化；有开源训练框架（LLaMA-Factory、ms-swift、Axolotl 等）使用经验。