吉利汽车
基础软件开发岗
基础软件开发岗
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Deepspeed
Llm
Pytorch
Qwen
Tensorflow
Vllm
微调
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
前沿技术、成长空间大，但工作地点和模式未明确。
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
15K
比人工智能中位数低
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 1580 个在招 · 其中人工智能 17 个
市场机会
选择不多
宁波 · 人工智能 · 10 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是吉利汽车面向2027届毕业生的基础软件开发岗，专注于大语言模型和多模态模型的微调与工程落地
你将参与构建领域垂直模型，开发自动化评测工具，并跟踪前沿技术，适合对AI技术有热情、希望将理论应用于实际业务的应届生
最低要求
计算机、人工智能、数学等相关专业2027届毕业生，扎实的机器学习与深度学习理论基础
熟练掌握PyTorch/TensorFlow，具备大规模模型训练或微调的实际项目经验（课程项目、开源贡献、竞赛均可）
熟悉Transformer架构及主流开源模型（Qwen、LLaMA、DeepSeek、ChatGLM等）的技术细节
具备扎实的编程能力（Python/C++），熟悉Linux开发环境，了解DeepSpeed、Megatron-LM、vLLM等分布式训练/推理框架
具备良好的数据敏感度，能够独立完成数据清洗、样本筛选与指令格式化的全流程工作
工作职责
负责主流大语言模型（LLM）及多模态模型的全链路微调，包括SFT、RLHF/DPO、LoRA/QLoRA等高效参数微调技术的工程落地
构建领域专属的垂直模型，结合业务数据完成数据清洗、指令构建、质量评估与迭代优化
负责微调框架（LLaMA-Factory、Axolotl、Hugging Face TRL等）的二次开发与性能调优
设计模型评估体系，开发自动化评测工具，对模型在通用能力、领域知识、安全性等维度进行系统性评测
跟踪前沿技术动态，探索模型压缩、推理加速与长上下文扩展等方向，推动技术成果转化
优先资格
在顶会（NeurIPS/ICML/ACL/EMNLP等）或权威竞赛中发表过相关论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿的大模型技术，技能积累快，行业前景好
- 吉利作为大型企业，平台稳定，资源丰富
- 校招岗位，培养体系完善，适合应届生成长
- 大模型领域竞争激烈，需要持续学习新技术
- 工作强度可能较大，需适应快节奏研发环境
- 适合对AI有浓厚兴趣、理论基础扎实、愿意在汽车智能化领域深耕的应届生
缺点 / 挑战
- 对理论基础和工程能力要求高，压力较大
角色解读
- 从基础模型微调工程师起步，逐步深入AI领域，成为大模型专家
- 可向算法工程师、AI架构师方向发展，参与更核心的模型研发
- 在吉利汽车这样的企业中，有机会将AI技术应用于汽车智能化，拓展行业视野
- 负责大语言模型和多模态模型的微调，包括SFT、RLHF等，并落地到业务中
- 开发自动化评测工具，对模型进行系统性评估，确保模型质量和安全性
- 参与微调框架的二次开发与性能优化，提升训练效率
- 跟踪前沿技术，探索模型压缩和推理加速，推动技术转化
- 扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉Transformer架构
- 熟练掌握PyTorch或TensorFlow，有实际项目经验
- 熟悉主流开源模型如Qwen、LLaMA等，了解分布式训练框架
- 具备良好的编程能力和数据敏感度，能独立处理数据
申请策略
- 了解吉利在汽车智能化方面的布局，在面试中展现对业务的理解
- 关注公司文化，强调团队合作和创新能力
- 突出机器学习项目经验，尤其是模型训练或微调相关
- 强调对主流模型和框架的熟悉程度，如PyTorch、Qwen等
- 展示数据清洗和指令构建的实践经验
- 如有论文或竞赛奖项，务必突出
- 提前熟悉LLaMA-Factory、DeepSpeed等工具
- 补充分布式训练和推理优化知识
面试指南
- 使用STAR法则回答项目经验，突出个人贡献和结果
- 对于技术问题，先阐述原理，再结合实践案例
- 展示对汽车智能化行业的热情和思考
- 请介绍你参与过的模型微调项目，遇到哪些挑战？
- 如何评估一个微调模型的效果？
- 你对RLHF的理解是什么？
- 如何优化分布式训练的效率？
- 为什么选择吉利汽车？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值60
薪资福利
70中等
该职位为校招岗位，薪资未明确，但作为大型企业，福利体系可能完善，但具体未提及。
薪资信号未披露（AI估算：12K-18K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿大模型技术，提供丰富的技能成长机会，且明确要求应届生，发展潜力大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、SFT、RLHF、LoRA、PyTorch、Transformer
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在宁波，未提及工作模式，可能为现场办公，生活便利性一般。
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
60中等
汽车智能化是热门领域，但职位未提及社会价值，意义感一般。
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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