岗位职责】
你将重新定义数据与AI的化学反应
数据智能产品攻坚
主导大模型在数据分析场景的工程化落地（如智能报表生成、动态指标预测），打造企业级数据Copilot产品。
设计AI Agent数据融合架构，实现企业数据资产作为智能体的实时感知源（动态数据流）与长期记忆体（知识库）。
基础模型能力突破
研发Data-Centric大模型技术，通过SQL指令微调、结构化数据预训练等方法，提升模型在OLAP场景的推理精度20%+。
构建数据增强的评估体系，设计多模态评估指标（如数据关联性得分、决策可信度验证）。
技术生态建设
与达摩院合作开发行业级数据分析大模型，沉淀开源工具链（如数据清洗插件、领域微调框架）。
主导技术专利申报，参与国际顶会（如NeurIPS/KDD）论文发表。
【岗位要求】
技术栈：
精通PyTorch/TensorFlow框架，掌握LoRA/P-Tuning等大模型微调技术。
熟练使用SQL/Python进行海量数据处理，有DataWorks/MaxCompute实战经验者优先。
算法能力：
深入理解Transformer架构，具备数据分析场景的模型优化经验（如时序预测、指标归因）。
熟悉RAG、Agent记忆网络等数据增强技术，至少1个数据驱动的大模型落地项目。
差异竞争力
数据工程：掌握实时数据流处理（Flink/Kafka）、知识图谱构建等技术栈。
行业认知：在BI分析、企业决策智能等领域有业务抽象能力。
开源贡献：主导过数据相关开源项目（如SQL生成工具、评估框架）。