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大模型算法工程师
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- 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。 5..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。
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