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资深大语言模型算法（武汉）
资深大语言模型算法（武汉）
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
上海市 / 北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
NLP工程
Agentic Ai
Nlp
Rl
偏好对齐
多模态
大语言模型
指令微调
模型优化
AI 估算 · 40k–70k
资深大模型算法岗位，技术门槛高，蔚来平台加持，一线城市薪资水平，具备较强竞争力。
职位详情
关于这个职位
作为蔚来的资深大语言模型算法工程师，你将专注于垂类大模型的训练与优化，包括数据构建、指令微调、偏好对齐等，并推动其在客服、搜索、推荐等业务场景的落地
工作涉及Agentic AI服务部署与性能优化，与产品和工程团队协作实现商业化闭环
该职位要求扎实的算法功底和NLP/多模态大模型经验，适合对前沿技术有热情、追求技术深度与业务价值结合的资深工程师
最低要求
优秀的代码能力、扎实的基础算法的功底，熟悉python或者C/C++，ACM、NIO/IOI、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者有优先
熟悉NLP、CV相关的算法和技术，熟悉文本语言大模型、多模态大语言模型训练，有CPT、SFT、Post-pretrain、RL算法者优先
出色的问题分析和解决能力，能够深入到大模型训练和应用存在的问题，具有足够的好奇心
良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术、推动技术进步，有坚韧不拔的精神
工作职责
负责垂类大模型的数据构建、指令微调、偏好对齐和模型优化工作
负责垂类大模型在业务场景中的应用落地，包含但不仅限于客服、搜索、推荐、创作和对话等领域
负责Agentic AI的服务部署，服务性能测试和优化，确保算法的准确性和效率都有所提升
协同产品和工程团队进行大语言模型能力的产品化和工程化、持续迭代并完成商业闭环
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿，涉及大模型、Agentic AI等热门领域，个人技术成长快
- 工作强度大，需要持续跟进最新技术，对算法深度和工程能力要求高
- 适合对技术有极致追求，具备扎实算法功底和丰富大模型实战经验，并希望在业务场景中实现技术价值的资深工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从资深算法工程师向技术专家或技术管理方向发展，可深入大模型核心算法研究，或转向AI产品与技术结合的管理岗位
- 负责垂类大模型的数据构建、指令微调、偏好对齐和模型优化，提升模型在特定业务场景的性能
- 精通Python或C/C++，具备扎实的算法基础，熟悉NLP、CV相关算法，有大型语言模型或多模态模型训练经验，熟悉CPT、SFT、Post-pretrain、RL等算法
申请策略
- 了解蔚来在智能客服、智能座舱等业务方向的大模型应用，在面试中展示对业务场景的理解
- 突出大模型相关项目经验，如SFT、RLHF等具体实践
- 强调在NLP、CV领域的算法成果和比赛获奖经历
- 展示代码能力和工程落地能力
- 补充Agentic AI相关技术栈，如LangChain、AutoGPT等
- 深入理解大模型训练和推理优化技术
面试指南
- 从数据质量、数据多样性、数据规模等角度阐述，并结合具体业务场景说明
- 如何设计数据构建流程以提升垂类大模型的效果？
- 准备大模型训练和微调的项目案例，深入理解SFT、RLHF等算法原理，并了解Agentic AI的部署和优化实践
职位点评
75
综合评分
技术前沿、薪资高、成长快，但工作强度大，WLB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
适合追求技术前沿、渴望快速成长，对薪资和职业发展有较高期望，且能接受一定工作强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展95
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
薪资水平较高，福利待遇好，但具体薪资未披露，需面议。
薪资信号面议 (40K-70K/月)
成长发展
95较高
技术前沿，涉及大模型、Agentic AI等新兴领域，发展空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、指令微调、偏好对齐、Agentic AI、RL
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在一线城市，但未提及弹性办公或远程工作，工作强度可能较大。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
新能源汽车行业前景好，但职位本身的社会价值感一般。
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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