【2027】LLM算法工程师（北京）

负责大语言模型的数据处理、微调评测，研究 RAG、Agent 等相关技术，面向政务信创场景完成大模型算法原型开发与产品落地迭代。 工作职责 1、⼤模型核⼼技术研发： 负责⼤语⾔模型（LLM）及多模态⼤模型（MLLM）的预训练、垂域 SFT、强化学习等算法研发与 迭代； 深⼊研究并解决训练过程中的效率瓶颈与收敛性问题，持续提升模型的逻辑、推理及⽣成能⼒； 探索⾼质量数据⾃动化合成技术（如 Self-Instruct、SynRL 等），设计并构建⾼效、可扩展的线上数据⻜轮（Data-Flywheel） 闭环系统； 2、模型性能优化与推理加速 研发模型加速技术，包括量化（INT4/INT8）、剪枝、知识蒸馏等； 优化模型推理性能：KV Cache管理、动态批处理、PagedAttention，熟练使⽤vLLM、SGLang等推理部署框架； 构建⾼效推理链路，提升吞吐量、降低延迟与成本； 3、Agent系统设计与实现 构建具备规划（Planning）、⻓期记忆（Memory）、⼯具调⽤（Function Calling）、反思（Self Reflection） 能⼒的Agent框架； 设计多