主分类：大模型与生成式算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"company_description": "华为提供通信网络、企业网络、智能终端、云服务、数字能源和智能汽车解决方案。"
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"degree": "本科及以上",
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"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "标准职责:\n聚焦领域（含技术领域）数字化技术竞争构建能力：负责IT专项技术平台/BG/重量级业务等领域的技术竞争力构建，并达到业界领先。制定本领域/专项技术发展策略；引领特定技术发展并结合华为和中国企业场景做相应创新适配，通过技术全面促进企业在本方向的数字化，获得公司内多个领域的认可。作为某个或多个专项技术负责人参与公司级IT技术战略、关键举措和治理要求的制定，并指导在本领域落地。参与业界活动并有一定业界贡献，提升公司在业界影响力。\n自定义职责:\n1、负责企业领域模型持续预训练（CPT）方向的整体技术规划，构建面向行业知识与垂直场景的增量训练体系；\n2、设计领域数据构建与筛选策略，优化私域知识、结构化数据与外部语料的融合机制，提升模型在特定领域中的理解与表达能力；\n3、构建领域能力评估与对比基准，持续优化模型在专业问答、复杂推理与业务场景任务中的表现；\n4、推动领域模型与企业多业务线深度协同，实现模型能力的模块化复用与长期演进。",
"requirements_text": "语言要求:\n简体中文,英语\n教育背景要求:\n本科及以上\n\n技能要求:\n1、能够从行业或企业核心业务出发抽象领域模型能力需求，并制定分阶段训练与升级策略；\n2、具备跨团队协作与技术统筹能力，协调数据、算法与业务团队推进领域模型建设；\n3、具备模型能力评估与成本控制能力，实现领域模型能力提升与资源投入的平衡。\n能力要求:\n\n知识要求:\n1、计算机科学或相关专业硕士及以上学历，具备扎实的机器学习与深度学习理论基础，深入理解大模型预训练与持续训练机制；\n2、熟悉领域适配方法，包括持续预训练、领域数据混合策略与灾难性遗忘缓解技术；\n3、理解数据分布变化与模型泛化之间的关系，具备领域模型性能调优经验。\n专业证书要求:\n\n其他要求:",
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"机器学习",
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"fulltext": "大模型工程技术专家-AI Agent\n岗位职责\n标准职责:\n聚焦领域（含技术领域）数字化技术竞争构建能力：负责IT专项技术平台/BG/重量级业务等领域的技术竞争力构建，并达到业界领先。制定本领域/专项技术发展策略；引领特定技术发展并结合华为和中国企业场景做相应创新适配，通过技术全面促进企业在本方向的数字化，获得公司内多个领域的认可。作为某个或多个专项技术负责人参与公司级IT技术战略、关键举措和治理要求的制定，并指导在本领域落地。参与业界活动并有一定业界贡献，提升公司在业界影响力。\n自定义职责:\n1、负责企业领域模型持续预训练（CPT）方向的整体技术规划，构建面向行业知识与垂直场景的增量训练体系；\n2、设计领域数据构建与筛选策略，优化私域知识、结构化数据与外部语料的融合机制，提升模型在特定领域中的理解与表达能力；\n3、构建领域能力评估与对比基准，持续优化模型在专业问答、复杂推理与业务场景任务中的表现；\n4、推动领域模型与企业多业务线深度协同，实现模型能力的模块化复用与长期演进。\n\n岗位要求\n语言要求:\n简体中文,英语\n教育背景要求:\n本科及以上\n\n技能要求:\n1、能够从行业或企业核心业务出发抽象领域模型能力需求，并制定分阶段训练与升级策略；\n2、具备跨团队协作与技术统筹能力，协调数据、算法与业务团队推进领域模型建设；\n3、具备模型能力评估与成本控制能力，实现领域模型能力提升与资源投入的平衡。\n能力要求:\n\n知识要求:\n1、计算机科学或相关专业硕士及以上学历，具备扎实的机器学习与深度学习理论基础，深入理解大模型预训练与持续训练机制；\n2、熟悉领域适配方法，包括持续预训练、领域数据混合策略与灾难性遗忘缓解技术；\n3、理解数据分布变化与模型泛化之间的关系，具备领域模型性能调优经验。\n专业证书要求:\n\n其他要求:\n标准职责:\n聚焦领域（含技术领域）数字化技术竞争构建能力：负责IT专项技术平台/BG/重量级业务等领域的技术竞争力构建，并达到业界领先。制定本领域/专项技术发展策略；引领特定技术发展并结合华为和中国企业场景做相应创新适配，通过技术全面促进企业在本方向的数字化，获得公司内多个领域的认可。作为某个或多个专项技术负责人参与公司级IT技术战略、关键举措和治理要求的制定，并指导在本领域落地。参与业界活动并有一定业界贡献，提升公司在业界影响力。\n自定义职责:\n1、负责企业领域模型持续预训练（CPT）方向的整体技术规划，构建面向行业知识与垂直场景的增量训练体系；\n2、设计领域数据构建与筛选策略，优化私域知识、结构化数据与外部语料的融合机制，提升模型在特定领域中的理解与表达能力；\n3、构建领域能力评估与对比基准，持续优化模型在专业问答、复杂推理与业务场景任务中的表现；\n4、推动领域模型与企业多业务线深度协同，实现模型能力的模块化复用与长期演进。\n语言要求:\n简体中文,英语\n教育背景要求:\n本科及以上\n\n技能要求:\n1、能够从行业或企业核心业务出发抽象领域模型能力需求，并制定分阶段训练与升级策略；\n2、具备跨团队协作与技术统筹能力，协调数据、算法与业务团队推进领域模型建设；\n3、具备模型能力评估与成本控制能力，实现领域模型能力提升与资源投入的平衡。\n能力要求:\n\n知识要求:\n1、计算机科学或相关专业硕士及以上学历，具备扎实的机器学习与深度学习理论基础，深入理解大模型预训练与持续训练机制；\n2、熟悉领域适配方法，包括持续预训练、领域数据混合策略与灾难性遗忘缓解技术；\n3、理解数据分布变化与模型泛化之间的关系，具备领域模型性能调优经验。\n专业证书要求:\n\n其他要求:",
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