小米小米澎湃OS-南京大模型算法负责人

1. 负责各类多模态大模型的后训练和推理优化，并应用于实际业务中； 2. 探索知识增强技术，通过个人数据提升个性化模型的语言理解和生成能力； 3. 融合多模态数据，攻关具备自主观察环境和推断用户需求的意图决策大模型； 4. 搭建基于VLM的屏幕与物理环境的理解能力，实现具备泛场景能力的操控 Agent； 5. 探索机器学习领域的新技术，探索与其他领域的技术融合。并撰写相关论文，专利。

1、参与小米汽车的大语言模型和多模态大语言模型的研究、开发、部署和性能优化； 2、负责大模型的研发和应用，解决大模型在垂直领域的落地问题。 3、与各职能团队团队紧密协作，参与产品设计和算法模型落地的相关工作； 4、跟踪新能源汽车行业动态，探索在汽车领域的应用场景和落地； 5、探索基于海量量产数据，研发无监督/自监督算法，持续探索大模型的语义理解能力。

1、负责金融领域的投资数据挖掘、数学建模及AI模型开发工作，为客户提供智能化数据分析解决方案； 2、基于业务场景设计数据需求，运用大模型等技术进行多维度数据分析与挖掘，构建预测模型； 3、研究和实现前沿的大模型算法，包括但不限于NLP、强化学习等在金融领域的应用； 4、利用深度学习框架开发金融预测模型，优化现有算法，提升模型准确率和运行效率； 5、参与生成式AI模型的训练与优化，探索其在投资决策中的创新应用； 6、 与业务部门紧密合作，将AI技术转化为实际业务价值。

1. 作为企业客户技术服务工作的第一责任人，深入了解客户业务场景，与客户的架构、开发、运维团队深入合作，梳理分析客户现有云产品及应用架构，围绕企业客户上云、云上业务设计稳定性优化方案，从云上监控，主动发现，灾难演练，业务快恢/降级方案，高可用架构改造等方面协助客户持续优化云上稳定性。 2.通过自动化与智能化的手段高效解决对客技术服务以及客户方案落地中的各种技术问题，从客户架构视角出发进行问题处置、风险治理，并沉淀输出最佳实践及工具产品，持续推动阿里云产品及服务的优化改进。 3.结合生成式AI技术与机器学习平台工具，为客户提供从方案评估、部署实施到技术演示的一站式AI落地支持，负责算法与模型的优化，针对特定场景应用微调、评测等手动推动AI能力在客户业务中的高效转化。 4.使用阿里云的AI大模型和平台工具产品，支撑阿里云客户完成AI创新应用落地。提供Agent工程落地服务，包括数据和知识准备、工程链路搭建、提示词调优等。 5. AI相关云产品稳定性保障，AI全链路排查问题，包括SaaS层AI产品，AI相关PaaS/IaaS产品。高效排查解决产品技术售后问题，在服务过程中关注客户体验提升、有效管控客情。