歌尔股份
大模型技术专家(046027)
大模型技术专家(046027)
发布于 大约 14 小时前中层管理(经理/总监)
北京市 / 上海市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Deepspeed
Llm
Pytorch
Rlhf
Vllm
分布式训练
大语言模型
深度学习
AI 估算 · 50k–80k
大模型专家需求旺盛，北京上海高薪，需5年+管理经验，稀缺性强，薪资具竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位负责制定大语言模型技术战略，带领团队在算法创新、系统部署和智能体架构等方向取得突破
你将统筹垂域大模型的研发、评估与部署，并在研发、制造、供应链等核心领域落地智能体应用，推动业务流程重构
适合具备深厚大模型研发经验、同时具备团队管理能力的技术专家
最低要求
硕士及以上学历，博士学历优先，计算机/人工智能/数学/统计学等相关专业优先，具备 5 年以上团队管理经验（3 年+大语言模型方向工作经验）
深入掌握大语言模型架构（如Transformer、LLaMA、Qwen、DeepSeek、GPT等），具备百亿参数规模以上的大语言模型Pre-train、Fine-tune、RLHF（GRPO, DAPO等）等完整研发及落地实战经验
精通Python，掌握至少一类深度学习框架（如PyTorch），熟悉多种分布式训练/推理加速技术（如DeepSpeed、Megatron、vLLM、FlashAttention等）
具备大语言模型应用、Agent产品化经验，深刻理解自主决策的Agent建设方法论，曾主导或深度参与复杂业务场景的大语言模型部署与落地，有可量化的业务成果
熟悉大模型的部署、AI工程化，熟悉大模型的训练加速、推理加速、并发提升、资源节降技术，具备良好的系统工程能力
具备跨领域算法设计能力，可针对物流、客服、办公等复杂场景制定定制化AI方案，具备业务抽象与复合建模能力
有扎实的数据分析能力，熟悉指标设计、AB测试、Benchmark搭建等，能驱动大语言模型与业务的融合优化
有良好的前瞻视野，关注AI Agent、多模态、搜索推荐等技术趋势，及前沿方向探索与落地
工作职责
负责制定大语言模型方向的技术战略与演进路线，持续带领团队在算法创新、系统部署、智能体架构等关键方向取得突破
全面统筹垂域大语言模型的研发、评估与部署生命周期，推动算法与系统能力的标准化、模块化和可复用建设
牵头在研发、制造、品质、供应链、财经、人力及办公智能等核心领域构建智能体系统，重构关键业务流程，推动大语言模型的深度融合与落地应用
主导复杂业务问题的抽象建模，构建行业级、多任务、多场景的评估体系，覆盖模型精度、稳定性、安全合规等维度
制定并实施大语言模型系统性能优化策略，构建资源利用率高、弹性强的推理服务架构，提升模型部署效率与稳定性
引导团队围绕业务目标开展系统性大语言模型算法调研与分析，识别潜在问题与机会点，提出可落地的优化方案
紧跟大语言模型领域技术发展，持续输出行业趋势洞察，制定面向未来的技术路线与实施规划
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于大模型技术前沿，涉及Agent、多模态等热门方向，技术成长空间大
- 歌尔股份作为上市公司，业务场景丰富，AI落地机会多，能积累可量化的业务成果
- 职位有明确的团队管理职责，能锻炼领导力和战略规划能力，职业发展空间广阔
- 北京、上海两地可选，工作地点灵活，有利于接触一线城市的行业资源
- 职位要求极高，需兼具深厚技术功底和团队管理经验，人才稀缺，面试门槛高
- 跨部门推动AI落地可能面临组织协调阻力，需要较强的沟通和推动能力
- 适合有5年以上大模型或AI研发经验、具备团队管理能力、渴望在产业级场景中落地前沿技术的资深技术专家
缺点 / 挑战
- 大模型领域迭代快，需持续学习前沿技术，工作压力和技术挑战较大
角色解读
- 技术专家路线：继续深耕大模型算法与工程化，成为行业顶尖技术权威
- 技术管理路线：向AI部门负责人或CTO等更高管理层级发展，统管更大范围的AI战略
- 行业专家路线：结合制造、供应链等业务领域，成为产业AI转型的领军人物
- 制定大语言模型技术战略与演进路线，带领团队突破算法、系统部署、智能体架构等关键方向
- 统筹垂域大模型的研发、评估与部署全生命周期，推动标准化、模块化建设
- 在研发、制造、供应链等核心业务领域构建智能体系统，重构关键业务流程
- 主导复杂业务问题抽象建模，构建多场景评估体系，并优化推理服务架构与性能
- 深入掌握Transformer、LLaMA、Qwen、DeepSeek、GPT等大模型架构，有百亿参数模型训练与落地经验
- 精通Python和至少一种深度学习框架（如PyTorch），熟悉DeepSpeed、Megatron、vLLM等分布式训练与推理加速技术
- 具备Agent产品化经验，深刻理解自主决策方法论，并能将大模型与复杂业务场景深度融合
- 具备系统工程能力、数据分析能力和跨领域算法设计能力，熟悉指标设计、AB测试与Benchmark搭建
申请策略
- 提前研究歌尔股份的业务板块，特别是其在研发、制造、供应链等环节的AI应用需求
- 在面试中展现技术愿景和战略思维，强调如何将大模型技术转化为业务价值
- 突出百亿参数大模型训练、微调、RLHF的完整实战项目，用具体数据量化业务成果
- 强调Agent产品化经验，说明在复杂业务场景中如何设计、部署和优化智能体系统
- 展示分布式训练和推理加速的技术深度，如DeepSpeed、vLLM等工具的实际应用
- 体现团队管理经验，包括团队规模、技术方向制定和跨部门协作成果
- 复习并深挖大模型最新技术，如GRPO、DAPO等强化学习算法的原理和应用
- 补充Agent设计方法论，了解主流Agent框架（如LangChain、AutoGPT）及自主决策机制
面试指南
- 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，清晰展示项目全貌和你的角色
- 强调技术深度与业务价值的结合，突出量化成果和实际影响
- 展现系统思维：从模型训练到部署优化，从技术实现到组织协调的全局视角
- 请分享一个你主导的大模型落地项目，你是如何制定技术方案并带领团队实现的？
- 在垂域大模型训练中，你如何平衡模型效果和推理性能？请举例说明
- 你如何设计一个面向供应链场景的Agent系统？关键挑战是什么？
- 谈谈你对RLHF和GRPO等技术的理解，以及在实际项目中的应用经验
- 作为技术管理者，你如何推动跨部门合作，确保AI项目顺利落地？
职位点评
73
综合评分
前沿大模型技术专家岗，发展空间巨大，但工作强度高、生活平衡一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适合追求技术前沿和职业成长、能够接受高强度工作、希望在产业界主导AI落地的资深技术专家。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展95
工作生活45
使命价值75
薪资福利
70中等
职位未披露薪资和福利，但作为上市巨头的大模型专家岗，市场薪资竞争力强，整体补偿性中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：50K-80K/月）
成长发展
95较高
职位处于大模型技术前沿，涉及强化学习、Agent等新兴技术，且提供战略规划与团队管理机会，发展性极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、LLM、Transformer、LLaMA、Qwen、DeepSeek、GPT、RLHF、GRPO、DAPO、Agent、多模态、DeepSpeed、Megatron、vLLM、FlashAttention、PyTorch
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
工作地点为北京/上海，需现场办公，未提及弹性安排，且大模型岗位通常强度较高，生活化满足度一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
AI大模型是高速增长赛道，该职位推动AI在制造业和核心业务中落地，具有一定行业价值和社会意义，但使命导向不明显。
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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