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- 博士/碩士優先。

- 專業方向：計算機科學、人工智能、機器學習、數據科學、數學、統計學、自然語言處理（NLP）、計算機視覺等相關領域。

二、核心技術能力

1. 大模型理論基礎
- 深入理解大模型架構（如Transformer、GPT、BERT、Claude、Llama等），熟悉自注意力機制、位置編碼、模型并行化等技術。
- 掌握大模型預訓練、微調（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）等核心方法。

2. 實戰經驗要求
- 模型開發：主導過大模型的全流程開發，包括數據預處理、模型訓練、壓縮優化、部署等。
- 場景應用：熟悉大模型在制造業垂直領域的落地案例，具備離散制造業解決方案設計能力。
- 問題排查：能快速定位大模型訓練中的常見問題（如梯度消失/爆炸、過擬合、幻覺現象），并提出改進方案。

3. 工具與框架
- 熟練掌握大模型開發工具鏈：
- 框架：PyTorch、TensorFlow、Hugging Face Transformers、DeepSpeed等。
- 加速工具：GPU/TPU集群、混合并行（數據并行、模型并行、流水線并行）、分布式訓練框架（如Horovod）。
- 優化工具：量化壓縮（QAT/FT）、剪枝、蒸餾（Knowledge Distillation）等。
- 熟悉大模型推理引擎（如vLLM、Triton）和部署工具（ONNX、TensorRT）。

4. 數據處理與治理
- 精通大規模數據處理（清洗、標注、對齊）、數據集構建（如Supervised/Unsupervised Data）、數據質量評估。
- 熟悉多模態數據融合（文本、圖像、語音、視頻）及跨模態建模技術。

三、行業經驗與場景理解

1. 垂直領域深耕

- 至少擁有1-2個智能制造行業的完整項目經驗，能將大模型技術與業務痛點結合。

2. 產品化思維

- 能將技術轉化為可落地的產品方案，設計高可用、低成本的大模型服務體系（如API接口、SaaS平臺）。

- 熟悉大模型相關的商業模式（如訂閱制、按token計費、企業級私有化部署）。

四、軟性素質與能力

1. 溝通與協作

- 能與技術團隊（算法工程師、開發者）、業務團隊（產品經理、行業專家）、客戶（企業決策者）高效溝通，翻譯技術語言為業務價值。

- 具備跨部門協作經驗，推動大模型項目從需求到方案落地的閉環。

2. 快速學習與創新

- 緊跟大模型前沿技術（如MoE、RLHF、聯邦學習），快速復現SOTA（State-of-the-Art）算法并適配業務場景。

- 具備創新思維，能提出針對大模型局限性的改進方案（如解決“幻覺”問題的強化學習策略）。

3.項目管理與風控

- 主導過大模型項目全生命周期管理，包括資源調配、進度把控、成本優化。

- 熟悉大模型開發中的合規與倫理風險（如數據隱私、算法偏見、知識產權保護）。

五、崗位職責

- 負責大模型技術在智能制造行業的應用場景探索與方案設計；

- 優化大模型訓練效率與推理成本，解決復雜工程問題；

- 負責項目管理，帶領團隊完成大模型項目的實施交付。