大模型算法高级工程师（预测大模型方向）

1. 参与制定团队在预测大模型领域的技术发展路线，负责关键算法的选型、架构设计、性能优化与落地交付，攻克高并发、高精度等技术难点 。 2. 主导高精度预测大模型（如时序预测、多模态预测）的研发全流程，包括模型设计、特征工程、训练调优及评估上线。探索并实践大模型（如Transformer系列）在物流预测场景的微调（Fine-tuning）、提示词工程（Prompt Engineering）以及RAG、智能体（Agent）等高级技术的应用 。 3. 负责或指导模型的部署、推理加速（如使用TensorRT/ONNX）及线上监控，确保算法服务的高可用与低延迟，并持续进行性能调优与轻量化部署 。 4. 紧密跟踪并评估业界SOTA模型与技术趋势，进行技术预研和概念验证（PoC），保持团队算法能力的行业领先性 。 5. 与业务部门、数据工程师、产品经理等紧密协作，深入挖掘需求，将算法成果转化为可落地的解决方案。指导中级工程师，进行知识沉淀与技术分享 。 【任职要求】 必备条件 1. 统招硕士及以上学历（博士优先），计算机、人工智能、统计学或相关专业 。 2. 具备5年及以上机器学习/深度学习算法研发经验，其中至少2年专注于预测类模型（如时序预测、需求预测），并有成功的大模型相关项目落地经验 。 3. 精通Python和SQL，熟练使用PyTorch或TensorFlow等主流深度学习框架 。 4. 深入理解常见的预测算法（如ARIMA、XGBoost、LSTM、Transformer等），具备扎实的数理基础 。 具备处理大规模数据集的经验，熟悉Spark、Flink等分布式计算工具者优先 。 5. 深入理解主流大模型技术原理，具有大模型预训练、微调（如LoRA、P-Tuning）或相关高级技术（如RAG、Agents）的实践经验 。 6. 有模型部署、推理加速或分布式训练经验，熟悉MLOps流程 。 优先考虑 1. 拥有物流、供应链、电商等相关行业背景，对其业务逻辑和数据分析挑战有深入理解者优先 。 2. 具备技术方案评审、项目主导或团队指导经验，有卓越的问题解决能力和技术前瞻性 。 3. 在人工智能领域顶级会议或期刊发表过论文、持有相关专利者优先 。