汽车之家资深大模型算法工程师
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、数学相关专业，5年以上人工智能/机器学习算法研发经验； 2、精通深度学习、自然语言处理（NLP）核心理论，深入理解 Transformer 架构、预训练模型原理、微调策略（LoRA/QLoRA等）、对齐技术（RLHF/PPO）、模型压缩与推理优化（量化、蒸馏等）、RAG、Agent…
工作职责
1、负责汽车垂直领域大语言模型（LLM）研发：CPT、指令微调、对齐优化、推理优化等全流程算法设计与实现，攻克模型效率、效果、可控性等关键技术难点，提升模型在汽车知识问答、车型对比、用户交互等场景的理解与生成能力； 2、汽车结合汽车之家业务（如车型库、评测报告、用户社区等），实现大模型驱动的智能产品功能（如AI搜索、智能AI买手、多模态AIGC等）； 3、追踪业界前沿技术，结合业务需求特点进行创新，在取得实际产出的同时形成文章发表在相关会议上。
1、负责文本应答对话 Agent 的设计、开发与迭代，基于大模型搭建自动回复能力，承接业务问答、消息自动应答场景。 2、开展 Prompt 工程、多轮对话编排、意图识别、RAG 知识库搭建，优化回复准确率，解决答非所问、上下文断裂等问题。 3、搭建内容校验与合规管控机制，保障 AI 输出内容准确、口径统一、风险可控。 4、监控线上运行效果，持续调优 Agent 逻辑，沉淀可复用对话组件；协同业务落地 AI 自动应答方案。
一、岗位职责 1、负责汽车垂直领域大语言模型（LLM）研发：指令微调、对齐优化、推理优化等全流程算法设计与实现； 2、攻克模型效率、效果、可控性等关键技术难点，提升模型在汽车知识问答、车型对比、用户交互等场景的理解与生成能力； 3、汽车结合汽车之家业务（如车型库、评测报告、用户社区等），实现大模型驱动的智能产品功能（如AI搜索、智能AI买手、多模态AIGC等）；
1. 主导AI虚拟陪伴系统的整体技术架构设计，将情绪感知、主动倾听与共情能力作为核心体验目标，深度整合至大语言模型（LLM）的对话系统中，确保模型具备高情商、人性化的交互能力。 2. 负责情感陪伴大模型的后训练，通过监督微调（SFT）、强化学习（RL）等手段，系统性地强化模型对用户情绪状态的敏锐捕捉、共情化回应以及主动倾听行为，重点解决虚拟陪伴场景中的情绪一致性、细腻情感表达与深度共情等挑战。同时，深度参与数据合成链路搭建、标注规范磨合、模型效果评测全流程。 3. 构建情感记忆系统，实现对用户情绪变化历史、情感触发点与偏好等关键信息的结构化存储与动态更新。结合RAG架构与向量数据库优化，在对话中适时引用用户过往经历与情感线索，实现共情驱动的个性化生成，让用户感受到“被理解”和“被记得”。 4. 配合工程团队完成系统性能优化，确保高并发场景下情绪感知、共情生成的低延迟响应，解决情感密集型对话中的推理资源调度问题，并支持多模态情绪信号（如语音情感、文本情绪）的高效实时处理，保障线上服务的稳定与细腻体验。
【】 - 主导设计与研发：负责基于大语言模型（LLM）的核心信息解析引擎，聚焦于深层语义理解、意图识别与多模态知识抽取。 - 构建前沿模型：架构并实现业界领先的NLP算法模型，持续优化模型性能，挑战信息提取任务在准确性、效率与泛化能力上的极限（SOTA）。 - 探索技术边界：追踪并引入NLP及AIGC领域的前沿技术（如RAG、Fine-tuning策略、AI Agent等），探索其在业务场景中的创新应用，构建公司技术护城河。 - 垂域探索：探索大语言模型（LLM）在酒店垂域下的推荐应用。 - 驱动技术落地：与产品、工程团队紧密协作，推动算法方案从原型验证到生产环境的完整生命周期，确保技术方案的稳定、高效与可扩展性。 【