岗位描述
负责大语言模型及多模态大模型在科研场景下的全生命周期落地，包括数据构建、后训练、推理部署及效果评测；深入理解数学、物理、化学、生物、电气电子工程等科研领域需求，设计并实现基于 LLM 的解决方案；利用回归、分类、聚类等机器学习算法对科研数据进行挖掘分析，构建并优化基线模型；完成科研数据的清洗、存储与维护，使用 SQL、Hive 等工具进行大数据处理，构建高质量训练数据集；跟踪前沿技术并与科研人员协作，推动算法模型在实际项目中的落地与迭代。要求理解 Transformer 架构，熟悉主流 LLM 及多模态模型，掌握 SFT、PEFT、RL 等后训练技术，并具备数据工程、文献调研、编程和跨学科学习能力。