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大模型算法研发工程师 工作职责： 1、针对物流核心场景如仓网规划、物流仿真、AGV路径调度、多模态感知、智能决策、智能调度，设计数据驱动的建模方案，结合大模型与运筹优化算法、计算机视觉算法等技术，提升物流规划及生产调度的决策效率与成本控制能力。 2、从业务需求分析、数据采集清洗、特征工程到模型部署全流程参与，确保算法在真实物流场景中的可用性与稳定性。 3、进行性能分析和优化，包括算法、数据结构、并行计算和内存管理，并研究和实现高性能计算算法和技术，以优化深度学习超大模型的推理过程。 4、负责大模型的应用层建设，以创新技术架构搭建企业和产品知识库、仓库布局规划、文档生成及审核等实用效率和生产工具。 5、跟踪大模型在物流领域的创新应用（如仿真环境构建、动态调度策略生成），推动技术成果在业务中落地。 任职要求： 1、硕士及以上，计算机科学/软件工程相关专业背景。 2、熟练掌握Python和C++编程语言，能够高效地编写可维护和可扩展的代码。 3、深入了解深度学习技术，尤其是Transformer的架构；深入了解大模型（大语言模型和多模态大模型）的知识和原理。 4、熟悉当前的主流大语言模型和多模态大模型的结构，有训练及微调和部署的经验，熟悉AI Agent架构、RAG技术、多智能体协作框架。 5、熟练掌握深度学习和强化学习等理论及其工程化实现，能够用LoRA、GRPO等范式对大模型进行调优；熟悉模型压缩技术，能降低部署成本，并实现单机高并发推理。 6、加分项：掌握模型量化，稀疏等技术；在高性能计算、深度学习优化或相关领域有研究或项目经验。
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