岗位职责：
1. 负责基于Transformer架构（如BERT、GPT、T5等）的NLP模型开发与优化，具体包括：
- 文本分类/情感分析/意图识别等判别式任务开发
- 文本生成（对话生成、摘要生成、内容创作）等生成式任务实现
- 模型微调与领域适配（Domain Adaptation）技术应用
- 基于Prompt Engineering的少样本学习技术实践
2. 深入理解业务数据特征，主导数据清洗、标注方案设计及数据增强（Data Augmentation）策略制定
3. 跟进NLP前沿技术演进，实践应用包括但不限于：
- 大模型高效微调技术（LoRA、P-Tuning等）
- 模型蒸馏（Distillation）与量化部署技术
- 检索增强生成（RAG）技术落地
- 多模态大模型应用开发
4. 负责NLP系统全链路建设，包括模型部署、性能监控及持续迭代
5. 探索LLM在智能运维（AIOps）场景的应用，构建智能化运维

任职要求：
1. 3年以上NLP领域实战经验，具备完整的LLM项目落地经验
2. 精通Transformer核心技术原理，包括：
- 注意力机制变体（Sparse Attention、Flash Attention等）
- 位置编码演进（RoPE等）
3. 熟练掌握以下技术栈：
- 主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）
- HuggingFace Transformers生态工具链
4. 具备扎实的数据工程能力：
- 熟悉数据质量评估方法
- 掌握文本向量化技术（Sentence-BERT等）