岗位职责： 1.主导大语言模型、多模态模型的算法研发，重点通过数据清洗、特征工程与数据分析提升模型性能与泛化能力。 2.设计并优化数据预处理流程，构建高效数据管道，支撑模型训练与迭代。 3.针对业务场景设计数据适配方案（如智能客服对话数据挖掘、内容生成质量评估、多模态数据对齐等）。 4.探索数据增强、迁移学习等技术，提升小样本场景下的模型效果。 5.熟练运用LangChain等工具构建数据交互模块，开发自动化数据处理、分析及可视化工具。 6.基于PyTorch/TensorFlow等框架实现数据高效加载与分布式训练优化。 7.通过数据分析定位模型瓶颈，提出改进方案并推动落地。 任职要求： 1.计算机/数学/统计学相关专业本科及以上学历，2年及以上算法或数据科学经验。 2.扎实的数据处理能力：精通Python及Pandas/NumPy/SciPy等生态，熟悉SQL/NoSQL数据库操作。 3.深入理解数据与模型的关联：掌握特征工程、统计分析、AB测试方法论，熟悉Transformer/BERT等架构的数据处理特性。 4.大数据处理经验：有TB级数据清洗、分布式计算（Spark/Dask）或数据湖管理经验者优先。 5.熟悉大模型训练中的数据优化策略（课程学习、动态采样等），具备模型压缩与数据高效利用经验。 6.有数据可视化（Matplotlib/Tableau）或MLOps工具链开发经验者加分。 7.强数据敏感性：能从复杂数据中提炼洞见，具备将业务问题转化为数据问题的能力。 8.逻辑清晰，具备独立技术攻关能力，对数据挖掘与模型优化有持续热情。