负责大模型技术的研发与业务落地，具体包括： 1. 核心方向：主导大规模预训练模型（LLM）的分布式训练、参数微调（如LoRA/QLoRA）及性能优化，开发基于Agent的智能应用框架（任务规划、工具调用等），推动技术在汽车行业智能系统、具身机器人控制等场景的集成； 2. 扩展方向：可能参与多模态项目研发，如工厂视觉质检（缺陷检测、安防监控）、行业数据挖掘与知识图谱构建； 3. 全流程支持：协同工程团队完成模型压缩（量化/剪枝）、部署及效果迭代，输出工业级解决方案； 4. 前沿探索：跟踪LangChain、RAG、Transformer架构优化等技术动态，通过论文复现或原型开发提升业务竞争力。

硕士及以上，计算机/AI/数学相关专业； 扎实Python及PyTorch/TensorFlow基础； 英语六级，能阅读英文文献。 加分项： 有大模型训练/微调、Agent开发、计算机视觉项目经验者优先；熟悉 PyTorch/TensorFlow等框架者优先； 熟悉LoRA/QLoRA微调、RAG等技术； 顶会论文或算法竞赛获奖。