1. 语言模型开发与优化 负责自然语言处理（NLP）相关模型的研发，包括但不限于文本生成、文本分类、机器翻译、问答系统等。 针对业务需求，优化预训练语言模型（如GPT、BERT、LLaMA等），提升模型在特定任务上的性能。 探索和实现前沿的文本生成技术，如可控生成、多轮对话、长文本建模等。 2. 数据处理与特征工程 构建高质量的文本数据集，进行数据清洗、标注和增强，确保数据质量符合模型训练需求。 设计并优化文本特征提取方法，结合业务场景提升模型效果。 3. 模型训练与调优 使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）训练和微调语言模型，调整超参数以优化模型性能。 结合模型量化、剪枝、蒸馏等技术，提升模型推理效率，降低计算资源消耗。 4. 模型部署与落地 将训练好的模型部署到生产环境，确保其高效、稳定运行，并具备可扩展性。 开发API接口或SDK，支持业务团队调用模型能力，实现产品化落地。 5. 前沿技术研究与创新 跟踪NLP领域的最新研究进展（如大语言模型、多模态模型等），探索其在业务中的应用可能性。 参与技术分享，推动团队在语言模型方向的技术积累和创新。 6. 跨团队协作 与产品、算法、数据团队紧密合作，理解业务需求，提供技术解决方案。 协助制定NLP相关技术方案，推动AI技术在业务场景中的实际应用。