27届博士校招

算法研发：负责大模型算法研究，涵盖百卡级预训练、全参/LoRA/P-Tuning微调、量化及分布式部署，推动模型从研究到应用落地。

垂直攻坚：攻克长尾算法及大模型在垂直领域的落地难题，提升模型可控可信度与推理效率，扫清业务落地技术障碍。

协同创新：联动跨团队技术和业务人员，共同达成目标；独立解决各领域大模型复杂技术挑战。

前沿引领：跟踪最新技术动态，提出创新改进方案，持续优化模型性能与效率，保持技术先进性。

方案落地：结合国际开源与国内生态伙伴技术，探索并落地数字生活大模型技术方案及开发路径。

学历背景：计算机、人工智能、机器学习等相关专业博士，扎实的深度学习、分布式训练理论基础。

技术能力：精通大模型预训练、微调、量化及部署技术，熟悉主流框架（如PyTorch/TensorFlow）及分布式训练工具，有百卡级集群经验者优先。

攻关能力：具备独立解决长尾算法、可控可信、推理效率等难题的能力，有垂直领域落地经验者优先。

协作与创新：优秀的跨团队沟通协作能力，紧跟前沿，有顶会论文、发明专利或科研项目成果者优先。