算法工程师（大语言模型与Agent方向）

负责大语言模型（LLM）在零售场景中的算法研发与工程落地，包括模型微调（SFT/LoRA/QLoRA）、指令对齐、推理优化等；

负责智能体（Agent） 的开发与优化，包括任务规划、工具调用（Tool Use）、多轮对话、记忆管理、Workflow编排等核心能力构建；

推进大模型能力在业务系统中的集成与工程化，包括RAG（检索增强生成）、Prompt Engineering、模型服务化等；

参与CamClaw门店运营智能体等AI原生产品的研发与迭代，推动LLM从对话能力走向具备自主决策与执行能力的智能体；

结合零售连锁门店的业务需求（如经营数据分析、智能巡检问答、异常事件归因等），将大模型能力转化为可落地的产品功能；

跟踪前沿LLM与Agent技术（如MoE、MCP、GUI Agent等），探索其在零售行业场景中的创新应用；

与产品、工程团队紧密协作，完成AI功能的需求分析、方案设计、开发交付与效果迭代。

硕士及以上学历，计算机、人工智能等相关专业，CET6及以上，英语佳者优先；

技术基础：熟悉大语言模型相关技术栈，包括Transformer架构、预训练、微调（LoRA/QLoRA）、RLHF、模型量化与推理优化等；

Agent能力：了解智能体（Agent）开发框架与范式，包括任务规划、工具调用、ReAct/CoT推理等；有LangChain、Dify、AutoGen等框架使用经验者优先；

编程能力：熟练掌握Python，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，具备良好的算法与数据结构基础，有良好的工程化开发习惯；

项目经验：有大模型项目经验者优先，如参与过LLM微调、RAG系统搭建、Agent开发、智能客服等；

加分项：

在ACL/EMNLP/NeurIPS/ICML等顶会发表过论文；

在Kaggle等知名算法竞赛中获奖；

有开源项目贡献经历；

综合素质：对大语言模型与Agent技术有强烈热情，具备良好的团队协作与沟通能力，对AI技术在零售行业的落地有浓厚兴趣。