大模型算法工程师(J34906)

开展大模型算法的前沿研究与落地，包括但不限于大语言模型、多模态大模型、LLM Agent、RAG、推理优化等。

构建物流场景下的决策大模型能力，让大模型理解调度、规划、运营等复杂业务语义，支撑智能规划与数字化运营体系建设。

探索大模型与运筹优化、深度学习、神经网络的融合路径，推动「大模型+优化」在物流全局决策中的创新应用。

负责大模型的训练、微调、对齐、推理加速与工程化部署，打通从算法研究到真实场景落地的完整链路。

跟踪大模型与AI决策领域前沿进展，识别并解决技术瓶颈，产出论文、专利与技术方案，参与研究院前瞻技术布局。

计算机、人工智能、机器学习、数学等相关专业博士学历。

在大模型、深度学习、神经网络等方向有扎实的研究基础，具备独立开展前沿研究的能力。

熟悉主流大模型架构与训练/微调/推理技术，有LLM、多模态、Agent、RAG等相关项目经验者优先。

具备较强的算法工程化能力，能将模型能力封装为可规模化复制的产品与系统。

.对物流、供应链、调度优化等真实场景有热情，愿意深入业务，把技术变成价值。