1、算法研发与优化：参与NLP/推荐系统/大模型应用场景的模型设计与训练，完成微调、调优及部署支持； 2、模型工程化：负责模型从实验到生产的全链路工程化，包括数据处理、训练评估、推理服务部署与效果监控； 3、数据与特征工程：处理多源数据，构建特征库与画像标签，搭建数据闭环，持续提升模型质量； 4、技术跟踪与应用：跟进大模型前沿技术（SFT/RLHF、RAG、Agent等），参与技术选型与预研，输出验证报告。

1、2027 届应届本科或硕士毕业生，计算机、数学、统计学、人工智能相关专业优先； 2、扎实的编码能力（Python/C++），熟悉深度学习框架（PyTorch），了解模型工程化工具（vLLM/TensorRT/LoRA等）； 3、掌握机器学习与深度学习基础（Transformer、分类/聚类/排序模型），有大模型预训练、微调或RAG项目经验者优先； 4、数学功底扎实，具备优秀的问题抽象与工程落地能力，有顶会论文或竞赛获奖者优先； 5、学习能力强，跨部门沟通积极主动，具备团队意识。