顺丰速运
大模型算法工程师-LLM方向（顺丰科技）
大模型算法工程师-LLM方向（顺丰科技）
发布于 大约 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Llm
Nlp
Pytorch
Qwen
Rlhf
Sft
Tensorflow
机器学习
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
前沿技术栈，成长空间大，但工作强度可能较高。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
33K
比机器学习工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3650 个在招
市场机会
选择面较广
深圳 · 机器学习工程 · 56 个在招
职位详情
关于这个职位
作为顺丰科技的大模型算法工程师，你将专注于将前沿的大模型技术落地到客服、销售、运营等实际业务场景，通过继续预训练、SFT、RLHF等优化手段提升业务效率
这是一个既能深入技术研究又能看到技术产生实际业务价值的岗位，适合对大模型应用有强烈好奇心的应届生
最低要求
届本科及以上学历毕业生，人工智能、计算机、数学等相关专业优先
具有扎实的数学、计算机科学功底和良好的编程基础
对数据结构和算法设计有深刻理解，掌握Python/C/C++/Java等至少一门高级编程语言
熟悉常见的机器学习、NLP、LLM等算法，精通Qwen/Deepseek/Llama/GPT等主流大模型原理和结构
熟悉大模型的数据处理、Pre-train、Fine-tuning、RLHF等实践经验
精通至少一种主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow等），熟练掌握Python编程语言
具有AI、大模型应用产品落地经验，相关产品产生重大经济、提效价值
对大模型和AI技术应用落地有强烈好奇心，能通过快速学习掌握新技术
工作职责
负责利用自然语言处理和机器学习算法，实现客服、销售、收派、运营、办公职能等业务板块大模型的应用落地，支持业务目标的提升
负责大模型的继续预训练、SFT、RLHF与推理等工作，能够根据场景需求设计高效的训练方案，并解决训练中出现的问题，如过拟合、知识遗忘、上下文漂移等
紧跟大模型技术的最新进展，面向集团各类业务场景，沉淀共性能力，实现大模型技术的标准化与产品化
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿，能接触到大模型训练和应用落地的完整流程，技能积累快
- 业务场景丰富，能快速看到技术带来的实际业务价值，成就感强
- 顺丰科技平台大，数据资源丰富，为算法训练提供良好基础
- 大模型训练对计算资源和时间要求高，工作强度可能较大
- 技术迭代快，需要持续学习，保持技术敏感度
- 业务落地过程中，需要与不同团队沟通，对协作能力有要求
- 适合对大模型技术有强烈好奇心，具备扎实编程和算法基础，希望将技术应用于实际业务场景的应届生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从算法工程师成长为技术专家，深入大模型底层技术研究
- 向技术管理方向发展，带领团队负责核心业务线的大模型应用
- 横向拓展至AI产品、解决方案等方向，成为复合型人才
- 负责将大模型技术落地到顺丰的客服、销售、运营等具体业务场景，解决实际问题
- 参与大模型的继续预训练、SFT、RLHF等全流程工作，优化模型性能
- 跟踪前沿技术，推动大模型能力的标准化和产品化，提升集团整体效率
- 扎实的编程基础，精通Python，熟悉C/C++/Java等语言
- 深入理解主流大模型（如Qwen、Deepseek、Llama）的原理和结构
- 熟悉大模型训练流程，包括数据处理、Pre-train、Fine-tuning、RLHF
- 掌握至少一种深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow
申请策略
- 了解顺丰的业务场景，思考大模型在物流、客服等领域的应用
- 在面试中展示你对技术落地的热情和实际解决问题的能力
- 突出大模型相关的项目经历，如预训练、微调、RLHF等
- 强调编程能力，尤其是Python和PyTorch的使用经验
- 如果有AI应用落地项目，详细描述其业务价值和你的贡献
- 展示对主流大模型原理的理解，如Qwen、Llama等
- 深入学习大模型训练和推理的底层原理，如Transformer架构
- 动手实践大模型微调，熟悉SFT、RLHF等流程
面试指南
- 回答项目经验时，采用STAR法则，突出技术难点和你的解决方案
- 回答技术原理问题时，先阐述核心概念，再结合具体场景进行说明
- 回答开放性问题时，展现你的逻辑思维和解决问题的能力
- 请详细介绍一下你参与过的大模型项目，包括模型架构、训练数据和调优过程
- 如何解决大模型微调过程中的过拟合和知识遗忘问题？
- 你对RLHF的理解是什么？如何设计奖励模型？
- 如何评估一个大模型在特定业务场景中的效果？
- 你如何保持对大模型前沿技术的跟进？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
70中等
薪资未明确，但作为上市科技公司，薪资水平通常具有竞争力，福利待遇可能较好。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
90较高
岗位涉及大模型训练全流程，技术前沿，能快速积累经验，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、NLP、PyTorch、TensorFlow、RLHF、SFT
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在深圳，办公模式未明确，可能为现场办公。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
大模型技术应用落地能提升物流行业效率，具有较高的行业价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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