岗位职责（具体工作内容）

1. 构建基于多模态大模型的用户反馈智能分析体系，融合评论、投诉等多源异构数据，系统性建立覆盖全场景的反馈标签分类体系。

2. 通过指令微调、RLHF等技术手段深度对齐业务语义，提升标签推理的准确率。

3. 系统性优化大模型推理链路，综合运用量化压缩、推理加速、工程调优等技术，显著提升海量反馈数据的处理效率。

4. 深度洞察核心业务场景，挖掘反馈标签的数据价值，驱动标签能力的落地与规模化应用。

任职资格（学历、目标院校、语言、技能、性格等要求）

1. 计算机科学、人工智能、自然语言处理、数据科学等相关专业硕士及以上在读，有意向在大模型方向深耕。

2. 熟悉主流大语言模型（LLM）原理与架构，了解微调（SFT）、RLHF等对齐技术，有相关项目或实践经验者优先。

3. 了解多模态模型基础（如CLIP、BLIP等），有多模态数据处理或模型应用经验者优先。

4. 熟练使用Python，具备独立完成模型训练、推理及评估的能力，有大模型微调经验优先。

5. 有大模型方向论文发表者优先。