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ZTE · 北京市, 中国 +4 more

# AI算法资深专家（垂域大模型）

北京市, 中国 +4 more 

Listed on ZTE’s official careers site. Listed as of October 19, 2026. Check that it is still open and apply there.
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[OpenNash Jobs](https://jobs.opennash.com/) / [ZTE](https://jobs.opennash.com/companies/zte/) / AI算法资深专家（垂域大模型）

## Job description

### 岗位职责

1、垂域（通信）大模型的训练与优化
- 负责大规模通信大模型的预训练、微调及参数高效优化
- 探索模型压缩、分布式训练、低资源适配等技术

### 要求
- 熟悉大模型尤其是MOE大模型架构，精通Megatron、DeepSpeed等训练框架；精通大模型后训练/预训练和精调、微调技术研究、RLHF等强化学习方法 2、垂域数据处理与优化
- 构建从数据采集、清洗、评估、消融归因的全流程数据框架，辅助模型能力稳步提升；
- 设计和优化PB级多模态多领域训练数据的解析、理解、筛选、改写、合成体系；
- 设计面向通信领域的结构化数据处理流程，沉淀高质量知识库；
- 基于业务场景，设计高质量高效率的数据生产流程，交付对模型有增益的数据；
- 训练预标注和数据质控模型，不断提升数据生产效率和交付质量。

### 任职要求
- 教育与专业背景 1）计算机、软件工程、人工智能、数学或相关专业的硕士及以上学历（博士优先）。8年以上工作经验。 2）具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，对大模型以及NLP、CV、多模态等相关领域有深入了解。
- 后训练技术能力 1）至少2~5年在大型深度学习模型或预训练模型（GPT、BERT等）领域的研发经验，有“模型微调、强化学习后训练”等实践经验者优先。 2）熟悉推理模型、Agentic模型等先进后训练技术，对其在不同业务场景的适用性与局限性有实际应用或项目经验。
- 强化学习与模型优化 1）扎实的强化学习基础，熟悉RLHF（基于人类反馈的强化学习）在大模型后训练过程中的应用。 2）能够定义并实施强化学习策略以优化生成质量、对话交互和模型稳定性，有相关项目交付经验。
- 数据处理与管理 1）具备大规模数据收集、清洗、标注以及数据治理能力，熟悉数据增强、迁移学习等常用方法。 2）能根据不同业务或场景的需求，对数据进行系统化分析（如数据分布、噪声处理），并制定合理的数据策略。
- 加分项 1）曾主导或深度参与过开源社区的NLP、RL相关项目，并具备一定的社区贡献或影响力。 2）在国际顶级期刊/会议发表过论文或拥有相关专利

## At a glance
- Posted by the employer: Not stated
- First seen by OpenNash: Oct 19, 2026
- Last checked: Oct 19, 2026
- Listed for: Under a day
- Location: 北京市, 中国 +4 more[Apply on ZTE’s careers site →](https://app.mokahr.com/social-recruitment/zte/47588#/job/a2885e44-045f-4700-bf89-468cf539746a)

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