AI算法工程师

该职位来源于猎聘 岗位职责 1、算法研发与优化：聚焦大语言模型、智能体（Agent）、数字原生等前沿 AI 技术，结合网管解决方案、工业通信解决方案业务场景，开展算法设计、开发与优化，支撑传统通信网络向智能网络转型。 2、大模型数据工程与知识注入：负责大语言模型、智能体的训练数据与检索知识库构建，涵盖语料采集、清洗、去重、质量过滤、分词与序列打包；构建网管/工业通信场景的指令微调（SFT）与领域自适应预训练（DAPT）数据集，以及 RAG 向量化知识库；建立数据集血缘与版本管理，支撑"微调写入权重"与"检索增强"两条知识注入路径的选型与落地。 3、技术融合落地：深化通信与 AI 技术融合，将 AI 算法应用于网络自动化、故障诊断、流量预测等场景，探索技术创新点与商业价值结合点，推动算法从概念原型走向实际业务应用。 4、技术难题攻坚：协助负责人构建 AI 创新能力，参与攻克通信网络智能化过程中的核心算法难题，保障算法在工业通信场景下的稳定性与高效性。 5、跨团队协作：与网管、工业通信解决方案等业务部门紧密协作，理解业务需求并转化为算法解决方案，推动跨部门协同创新项目中算法模块的落地与迭代。 任职要求 1、教育背景：计算机科学与技术、人工智能、通信工程等相关专业硕士及以上学历。 2、技术能力：熟悉常见算法框架（如 TensorFlow、PyTorch），了解嵌入式场景 AI 的集成/部署；具备网络通信基础知识，能独立完成算法训练和部署落地。熟悉大模型数据准备/数据工程全流程，包括数据清洗、语义去重（如 MinHash/LSH）、质量过滤、分词与序列打包，以及 Parquet/Arrow 等训练数据格式；了解指令微调（SFT/DAPT）数据集与 RAG 向量库的数据准备，能独立完成训练数据集与检索知识库的构建。 3、项目经验：有 AI 算法在通信网络、工业互联网等领域的应用项目经验者优先；参与过大语言模型、智能体（Agent）相关项目研发或落地者优先。有大规模语料采集、数据清洗流水线或数据集构建经验者优先。 4、综合能力：具备良好的问题分析与解决能力、沟通协作能力，对技术创新有热情，能快速跟进前沿技术动态。