算法工程师

一、岗位概述 负责公司 AI 大模型与科学计算（AI4S）相关算法的研究、开发与落地，参与模型训练、微调、评测及工程化应用，将 AI 能力融入新能源材料研发与业务场景，支撑核心技术产品迭代。 二、岗位职责 1. 参与大语言模型 / 领域模型的预训练、微调、对齐与优化，包括数据清洗、训练策略设计、效果调优与评测； 2. 负责 AI4S（AI for Science）方向算法研究，结合材料、化学、能源等领域数据，完成模型建模、实验验证与结果分析； 3. 设计并实现推荐、检索、知识问答、智能体等应用算法方案，推动模型在业务场景中的落地； 4. 搭建模型评测体系，跟进模型效果、性能与稳定性，持续迭代优化； 5. 与研发、产品、工程团队协作，将算法方案转化为可上线、可复用的产品功能； 6. 跟踪国内外大模型、机器学习及 AI4S 前沿技术与论文，沉淀内部技术方案与文档。 三、

1. 计算机、人工智能、数学、物理、化学、材料或相关专业，本科及以上学历； 2. 扎实掌握机器学习 / 深度学习基础，熟悉常见模型结构（Transformer、预训练模型等）及训练、微调流程； 3. 熟练使用至少一种主流深度学习框架（PyTorch / TensorFlow 等），具备模型训练与调优实战经验； 4. 具备良好的编程能力，熟悉 Python，了解常用数据处理与工具库； 5. 能独立阅读英文论文，理解并复现相关算法思路； 6. 逻辑清晰，具备较强的问题分析能力、数据敏感度和跨团队沟通协作能力。 四、加分项 - 有大模型微调（LoRA / SFT / RLHF 等）、Prompt / Agent、RAG 检索增强相关项目经验； - 有 AI4S、材料信息学、分子建模、科学计算或新能源 / 化工领域研究背景； - 熟悉分布式训练、模型压缩、推理加速，或有模型上线部署经验； - 有顶会 / 顶刊论文、开源项目贡献或算法竞赛获奖经历； - 了解材料、化学、绿氨、SAF 等相关行业知识者优先。