【我们是谁？—— 敢闯敢创的 AI 创新先锋】

我们是一家深耕人工智能领域的创业公司，正处在颠覆行业的关键赛道上！团队里集结了一群对 AI 充满狂热的技术极客与创新者，没有冗余的流程束缚，只有 “把前沿想法变成落地成果” 的热血氛围。现在，我们急需一位懂技术、有想法的大模型训练师，和我们一起攻克大模型训练难题，让 AI 真正赋能实际业务，创造看得见的价值！

【加入我们，你能收获什么？—— 不止是工作，更是 “跨越式” 成长】

1. “一线” 大模型实战机会：深度参与从 0 到 1 的大模型开发项目，接触真实业务场景下的大模型落地难题，积累行业稀缺的实战经验，快速成长为 “业务型大模型专家”；2. “无上限” 创新空间：公司鼓励技术创新，你的每一个好想法都能获得资源支持去验证，无需担心 “想法被埋没”，有机会成为公司核心 AI 技术的 “奠基人”；3. “扁平化” 成长路径：没有层级束缚，技术能力与贡献直接决定你的发展速度，表现优秀者可快速承担核心项目，甚至主导大模型技术方向，享受 “能力匹配地位” 的成长快感；4. “创业伙伴” 级回报：有竞争力的底薪 + 项目奖金 + 核心人才期权，五险一金、弹性工作、技术分享会、前沿行业峰会门票、不定期团建等福利拉满，你的付出与创业成果直接挂钩！

【如何加入我们？—— 用技术对话，用热爱同行】

如果你已经迫不及待想加入我们，一起探索大模型的无限可能，欢迎把个人简历 + 大模型相关项目经历（如模型训练案例、技术博客、GitHub 项目链接等）发送至邮箱：hr@yijiazhisheng.com，邮件主题注明 “大模型训练师 + 姓名”。我们会尽快邀约技术面试，和你深入聊聊大模型技术、业务创新思路，期待与你一起，用技术让大模型真正赋能业务，共同打造属于我们的 AI 未来！创业路上，我们不需要 “按部就班的执行者”，只需要 “敢想敢干、能扛事儿” 的同路人。期待热爱大模型、渴望创造价值的你，和我们一起在 AI 浪潮中乘风破浪，实现技术与人生的双重突破！

• 大模型训练师

【你要做什么？—— 不止是训练模型，更是 AI 能力的 “塑造者”】

1. 大模型全流程开发：打造业务专属智能核心负责大规模机器学习模型（尤其是大语言模型、行业定制化大模型）的设计、开发与优化，从数据预处理、模型架构选型，到训练调优、推理部署，全流程主导或深度参与；聚焦公司实际业务场景（如智能客服、行业数据分析、内容生成等），让大模型精准解决业务痛点，成为推动业务增长的 “智能引擎”。你的每一次模型优化，都可能让 AI 在业务场景中实现质的突破！

2. 深度学习技术落地：让前沿算法 “有用武之地”紧跟全球深度学习技术与大模型领域的最新动态（如 Transformer 改进架构、高效训练策略、量化压缩技术等），将前沿算法与公司业务需求结合，设计并验证创新的模型训练方案；不断迭代优化模型，提升预测精度、推理效率，同时降低训练成本与资源消耗，平衡模型性能与业务实用性。

3. 数据与模型管理：筑牢大模型 “质量根基”参与大模型训练数据的筛选、清洗、标注与增强工作，构建高质量、贴合业务的训练数据集；建立模型版本管理、性能评估与监控体系，记录训练过程关键参数，分析模型误差原因，针对性优化数据或算法，确保模型稳定可靠运行。

4. 跨团队协作创新：推动 AI 价值 “最大化”与产品、技术、业务团队紧密沟通，深入理解业务痛点与 AI 应用需求，将抽象需求转化为具体的大模型解决方案；分享大模型技术知识与实践经验，带动团队整体 AI 技术能力提升，共同探索更多大模型在业务中的创新应用场景。

【我们希望你有这些特质？—— 技术为核，创新为魂！】

1. Python 与大模型框架 “双精通”：技术硬实力拉满熟练掌握 Python 编程语言及数据分析、机器学习库（如 NumPy、Pandas、Scikit-learn）；深入熟悉至少 1-2 种主流大模型框架（如 PyTorch、TensorFlow、Megatron-LM 等），能独立完成大模型的搭建、训练与调优，有大模型实际训练或优化经验者优先。

2. “有想法” 的创新者：敢突破常规边界对大模型技术有强烈的探索欲，不满足于现有方案，善于思考 “如何让模型更优、更贴合业务”；能基于业务需求提出创新性的模型设计或训练思路，并有能力通过实验验证想法可行性，愿意在创业场景中大胆尝试、快速试错。

3. 自驱 “行动派”：无需催促的 “靠谱队友”面对创业公司灵活多变的需求与技术挑战，能主动规划工作优先级，独立解决大模型训练中的技术难题（如训练不稳定、精度不达标、效率低等）；有极强的责任心与执行力，能顶住项目压力，按时高质量完成模型开发与优化任务，推动方案落地。

4. 学习与协作 “双在线”：快速成长的 “潜力股”具备快速学习能力，能在短时间内掌握新的大模型技术或工具，适应行业快速迭代节奏；拥有良好的沟通表达能力，能清晰阐述复杂的技术方案，与跨领域团队高效协作，同时乐于分享技术经验，共同成长。划重点：无论你是有大模型训练实战经验的 “资深玩家”，还是技术扎实、对大模型充满热情的 “新锐力量”，只要你 Python 功底过硬、熟悉大模型框架、有想法且自驱力强，我们都期待与你并肩作战！

• 化学工程师

【你要做什么？—— 不止是化学专家，更是 AI + 化工的 “融合者”】

1. 客户专业对接：搭建化工需求与 AI 的 “沟通桥梁”作为公司与化工客户的专业对接核心，深入客户现场或通过线上沟通，精准理解客户在研发、生产（如反应优化、工艺改进、质量检测）等环节的化工需求；用专业化学知识解读客户痛点，将化工领域的专业诉求转化为 AI 产品可落地的功能需求，确保 AI 解决方案贴合客户实际场景，助力客户提升效率、降低成本。你的专业沟通，能让 AI 真正懂化工、帮化工！

2. AI 产品化学层面优化：为 AI 产品注入 “化工灵魂”从化学专业角度对公司 AI 产品（如化工研发 AI 辅助系统、工艺优化 AI 模型等）进行查漏补缺，审核 AI 产品涉及的化学原理、反应路径、分子式解读等内容，确保 AI 输出结果符合化工行业专业规范；针对 AI 产品在化工场景中的应用问题，提出化学层面的优化建议，推动技术团队迭代产品，让 AI 产品更精准、更可靠。

3. 化学知识库建设：筑牢 AI 产品的 “专业根基”协助搭建并完善公司化工领域 AI 知识库，负责化学数据（如化合物属性、反应条件、工艺参数）的分类、整理与校验，确保知识库内容的专业性与准确性；结合化工行业前沿动态，补充更新知识库中的关键信息，为 AI 模型训练、产品功能迭代提供高质量的化学专业支撑，让 AI “越用越懂化工”。

4. 跨团队协同创新：推动 AI + 化工方案落地与 AI 算法、产品、营销团队紧密协作，向技术团队传递化工行业专业知识（如关键化学原理、行业标准），帮助技术团队理解化工场景的核心需求；参与 AI 产品的需求评审、测试验收等环节，从化学专业角度提出意见，确保产品功能满足化工客户的专业要求；配合营销团队撰写化工行业解决方案、案例分析，用专业内容打动客户，助力市场推广。

【我们希望你有这些特质？—— 专业为核，实干为魂！】

1. 化学专业 “硬通货”：懂原理，能解读，够扎实化学相关专业（如有机化学、无机化学、应用化学、化学工程与技术、计算化学等）硕士及以上学历，具备系统的化学专业知识；能熟练看懂各类化学分子式、反应方程式，深入理解化工反应原理、工艺特性、化合物属性，对化工行业研发、生产流程有一定认知，可独立解决常见的化工专业问题。

2. 沟通 “多面手”：能懂客户，也能协同团队具备极强的沟通表达与逻辑思维能力，既能用通俗语言向客户讲解 AI 产品的化工应用价值，也能向技术团队清晰传递化工专业需求；善于倾听客户诉求，精准捕捉核心痛点，在复杂沟通场景中协调各方，推动问题高效解决，确保专业需求与产品落地无缝衔接。

3. 自驱 “实干派”：不用催，更能主动创造价值面对创业公司灵活多变的工作场景，能主动规划工作优先级，不需要他人催促就能高效推进任务；有极强的目标感与执行力，不空谈想法，聚焦 “如何让 AI + 化工方案落地见效”，能顶住项目压力，按时完成客户对接、产品优化、知识库建设等核心工作，用结果说话。

4. AI + 化工 “探索者”：有想法，敢突破，愿尝试对 “人工智能 + 化工” 领域充满热情，愿意主动学习 AI 基础知识，探索化学专业与 AI 技术的融合点；不局限于传统化工思维，能结合行业痛点提出 AI + 化工的创新应用思路（如 AI 辅助新型化合物研发、智能优化化工反应工艺），敢于在实践中试错，推动创新想法落地。

5. 细节 “把控者”：重专业，严标准，保质量对化学专业内容有严谨的态度，审核 AI 产品、整理知识库时注重细节，确保每一个化学数据、每一条原理解读都准确无误；能从化工行业实际应用角度出发，预判 AI 产品可能存在的专业风险，提前提出规避建议，保障产品在化工场景中的可靠性。

•全栈工程师

【你要做什么？—— 不止是写代码，更是 AI 产品的 “技术基石”】

1.后端核心开发：筑牢 AI 产品 “技术底座”以 Python 为主要技术栈，负责公司 AI 产品后端系统的设计、开发与优化，包括核心业务逻辑实现、数据库架构搭建、API 接口开发等；保障系统高可用、高并发，支撑 AI 算法模型的高效部署与数据流转，让前端需求与 AI 能力无缝衔接。你的代码，将直接决定 AI 产品的稳定性与用户体验！

2.前后端协同：打通技术 “全链路”配合前端团队完成交互功能开发，提供清晰易用的后端接口支持，解决前后端数据交互、跨端兼容等问题；参与产品需求评审与技术方案讨论，从技术角度为产品优化提建议，推动 AI 功能快速落地。

3.系统迭代与维护：护航业务 “持续增长”负责后端系统的日常维护、bug 修复与性能优化，监控系统运行状态，及时响应并解决线上技术问题；跟进 Python 生态及后端相关技术（如 Django、Flask、Redis、MySQL 等）的最新动态，将合适的技术方案引入项目，提升团队开发效率。

4.AI 场景技术适配：助力算法 “落地开花”配合算法团队完成 AI 模型的工程化部署，开发适配业务场景的数据处理模块，确保 AI 能力高效集成到产品中；参与 AI 业务相关的数据存储、计算逻辑设计，为 AI 模型训练与推理提供稳定的数据支持。

【我们希望你有这些特质？—— 技术是基础，自驱是核心！】

1.Python 技术 “硬通货”：后端开发 “手到擒来”熟练掌握 Python 编程语言，深入理解 Python 后端开发框架（如 Django、Flask、FastAPI 等），能独立完成后端系统从设计到落地的全流程开发；熟悉关系型数据库（MySQL、PostgreSQL 等）与非关系型数据库（Redis、MongoDB 等）的使用与优化，了解分布式系统、微服务架构者优先。

2.全栈思维 “加分项”：前后端衔接 “无缝对接”具备基础的前端知识，了解 HTML、CSS、JavaScript 及主流前端框架（如 Vue、React）的基本原理，能高效与前端团队协作；有前后端全栈项目开发经验者，哪怕经验不多，只要愿意尝试，我们也超欢迎！

3.自驱 “行动派”：创业路上的 “靠谱战友”不需要别人推着走！面对创业公司灵活多变的业务需求，能主动梳理开发优先级，独立解决技术难题，甚至在需要时主动拓展技术边界；对技术有钻研精神，愿意花时间学习 AI 领域相关技术，快速适配业务发展。

4.责任与协作：团队中的 “技术担当”对代码质量有要求，注重系统安全性与可扩展性；具备良好的沟通能力，能清晰表达技术方案，与产品、算法、前端团队高效协作，共同推进项目落地；遇到问题不推诿，敢于承担责任，和团队一起攻克技术难关。划重点：无论你是有多年全栈开发经验的 “老司机”，还是技术扎实、渴望在创业中快速成长的 “潜力股”，只要你 Python 功底硬、自驱力强，对 AI 行业充满热情，我们都期待你的加入！

• 营销经理

【你要做什么？—— 不止是做营销，更是 AI 价值的 “传播者”】

1. 营销战略搭建：制定 AI 业务的 “增长蓝图”深入理解公司 AI 产品（如行业解决方案、智能工具等）的核心优势与目标客户需求，结合 AI 行业趋势，制定覆盖品牌传播、市场推广、客户获取的全链路营销战略；明确阶段性营销目标与关键指标（如品牌曝光量、线索转化率、客户留存率），推动战略落地，为公司业务增长注入动力。你的每一个营销决策，都可能让更多行业看到 AI 带来的变革！

2. 市场推广落地：打造 AI 产品的 “破圈事件”主导各类营销活动的策划与执行，包括行业展会、技术沙龙、线上直播、内容营销（如 AI 行业白皮书、案例解读）等；联动媒体、KOL、合作伙伴等资源，放大品牌声量，吸引精准客户关注；针对不同行业客户（如金融、医疗、制造业等），定制差异化推广方案，解决客户对 AI 产品的认知痛点，推动产品试用与转化。

3. 客户需求链接：搭建 AI 与市场的 “桥梁”深入市场一线，与潜在客户、行业伙伴沟通，收集市场反馈与客户需求，及时同步给产品、技术团队，推动产品迭代优化；维护核心客户关系，挖掘客户深层需求，促进二次合作与口碑传播，打造 “以客户为中心” 的营销闭环。

4. 营销团队协同：凝聚增长的 “合力”若团队有成员，负责统筹协调营销相关工作，明确分工、制定计划，确保各项任务高效推进；若需搭建小团队，可主导招聘与培养，打造一支 “懂 AI、能落地、肯实干” 的营销小战队；同时与公司技术、产品、运营团队紧密协作，确保营销方向与公司战略同频，让技术优势转化为市场竞争力。

【我们希望你有这些特质？—— 能力为基，实干为魂！】

1. AI 行业 “懂行者”：能读懂技术，更能讲好价值熟悉人工智能行业趋势、技术应用场景（如大模型、机器学习、计算机视觉等），能快速理解公司 AI 产品的技术逻辑与核心优势，将 “硬核技术” 转化为客户易懂的 “价值语言”，避免营销与技术 “两张皮”。

2. 沟通 “多面手”：能搞定客户，也能协同团队具备极强的沟通表达与谈判能力，既能面对客户清晰阐述产品价值、搞定合作意向，也能与内部技术、产品团队高效对接，准确传递市场需求；善于协调多方资源，在复杂场景下推动问题解决，确保营销工作顺畅落地。

3. 自驱 “实干派”：不用催，更能主动创造结果面对创业公司灵活多变的市场挑战，能主动规划工作、设定目标，不需要他人催促就能高效推进；有极强的目标感与执行力，不空谈想法，而是聚焦 “如何落地出成果”，能顶住营销压力，按时达成业绩指标。

4. 有想法 “创新者”：不墨守成规，更能突破边界不满足于传统营销模式，能结合 AI 行业特性与市场热点，提出创新性的营销思路（如 AI 产品体验营、行业痛点解决方案直播等）；善于总结营销经验，迭代优化方案，让营销效果持续提升。

5. 项目管理 “加分项”：能控节奏，更能保结果有营销项目管理经验者优先，能制定清晰的项目计划、把控时间节点、协调资源分配，确保多个营销项目同时推进也能有序落地；具备风险预判能力，能及时发现项目中的问题并快速调整，保障营销目标达成。划重点：无论你是有 AI 行业营销经验的 “老手”，还是有其他行业营销积累、对 AI 充满热情的 “跨界者”，只要你沟通强、自驱力足、肯实干有想法，我们都期待与你并肩作战！

• 新媒体运营

【你要做什么？—— 不止是运营，更是 AI 内容的 “发声者”】

1. 短视频创作：打造 AI 圈爆款内容负责公司短视频账号（抖音、视频号、B 站等）的全流程运营，从选题策划、脚本撰写，到拍摄剪辑、后期包装，用生动有趣的形式解读 AI 技术、产品应用场景（比如 AI 在行业中的落地案例、技术原理的通俗化呈现），让硬核科技 “活” 起来，吸引精准粉丝关注。这里没有固定模板，你的创意就是内容的灵魂！

2. 公众号运营：搭建品牌 “深度对话” 阵地主导公司微信公众号的内容产出与粉丝互动，包括原创文章撰写（技术解读、行业洞察、团队故事等）、排版设计、发布推广及数据复盘，通过优质内容沉淀品牌用户，提升公司在 AI 领域的专业影响力。

3. 多平台宣传：玩转全域内容矩阵结合小红书、知乎、微博等不同平台的特性，制定差异化的内容策略，同步推进公司品牌宣传、产品推广及活动营销，打通 “内容生产 - 分发传播 - 用户转化” 的全链路，助力公司在创业初期快速扩大品牌声量。

【我们希望你有这些特质？—— 经验不重要，态度才是王道！】

1. 剪辑 “多面手”：玩转各类剪辑工具熟练使用剪映、Pr、AE 等剪辑软件，能独立完成短视频的剪辑、调色、配乐及特效制作，对画面节奏、视觉美感有自己的判断，能让简单的素材变得有吸引力。

2. 审美 “在线党”：自带内容 “质感滤镜”对视觉设计、内容风格有敏锐的审美能力，无论是短视频画面、公众号排版还是海报设计，都能把控细节、兼顾美感与传播性，让内容第一眼就抓住用户注意力。

3. 沟通 “小能手”：高效协同无压力能快速对接技术、产品等团队，准确理解 AI 技术亮点与产品优势，并转化为大众易懂的内容语言；同时能积极与粉丝互动，及时响应反馈，提升用户粘性。

4. 自驱 “行动派”：创业路上的 “合伙人” 心态不需要有人催着干活！面对创业初期的多任务挑战，能主动规划工作、高效推进，甚至敢于尝试新玩法（比如 AI + 短视频的创新形式），把岗位当成自己的 “事业” 来做。

划重点：有无新媒体运营经验均可！只要你对 AI 行业好奇、对内容创作热爱，愿意和我们一起成长，我们就愿意给你机会！

• 实习生

【你要做什么？—— 不止是实习，更是 AI + 化工的 “实践者”】

1. 协助大模型训练数据处理：筑牢 AI “化工知识库”参与化工领域大模型训练数据的收集、清洗与标注工作，包括整理化合物属性、化工反应参数、工艺流程图解等专业数据；按照规范对数据进行分类、校验，剔除无效信息，确保数据准确性与可用性，为大模型训练提供高质量的 “化工素材”。你的每一次数据梳理，都在为 AI 读懂化工打下基础！

2. 辅助模型训练与测试：见证 AI “进化” 全过程在导师指导下，使用 Python 参与大模型训练的基础工作，如数据预处理脚本编写、训练过程日志记录、模型基础指标监控等；协助进行模型测试，对比不同参数下模型输出结果与化工专业知识的匹配度，收集测试反馈，为模型优化提供参考。

3. 化工专业内容整理：衔接 AI 与化工 “专业语言”协助整理化工行业专业资料（如化工原理手册、行业标准文档、典型反应案例），将复杂的化工知识转化为适合大模型学习的结构化内容；参与化工知识库的补充与更新，确保大模型能持续吸收前沿、准确的化工专业信息。

4. 跨团队协作支持：融入 AI + 化工 “创新圈”配合算法团队、化学工程师完成日常工作，如传递化工专业疑问、反馈数据处理问题；参与团队技术分享会，了解大模型在化工场景的应用逻辑，学习 AI 与化工融合的创新思路，逐步形成 “AI + 化工” 的复合型思维。

【我们希望你有这些特质？—— 潜力为基，热情为魂！】

1. Python “小能手”：掌握 AI 工具的 “入门钥匙”熟练使用 Python 编程语言，了解至少 1-2 种数据处理库（如 NumPy、Pandas），能独立完成基础的数据清洗、脚本编写工作；若有接触过机器学习基础框架（如 PyTorch、TensorFlow）或数据标注工具，将成为加分项。

2. 专业 “潜力股”：贴合 AI + 化工的 “知识背景”化学、化工、材料、计算机、数据科学等相关专业本科及以上学历（大三、大四或研二学生优先），具备基础的化工或 AI 相关知识，能理解简单的化工原理、分子式含义，或对机器学习逻辑有初步认知。

3. 沟通 “协作派”：快速融入团队的 “粘合剂”具备良好的沟通表达能力，能清晰反馈工作中遇到的问题，准确理解导师与团队的工作要求；善于倾听他人意见，在协作中主动配合，高效完成团队分配的任务。

4. 自驱 “实干家”：不用催促的 “成长型选手”面对实习工作中的挑战，能主动查阅资料、学习新知识，不需要他人反复督促就能推进任务；有极强的责任心，对待数据处理、日志记录等细节工作认真严谨，不敷衍、不拖沓，用实干积累经验。

5. AI + 化工 “追光者”：怀揣创新热情的 “探索者”对 “人工智能 + 化工” 领域充满好奇与热情，愿意主动了解行业动态，思考 AI 在化工场景的应用可能性；敢于提出自己的想法（如数据处理优化建议、模型测试新思路），不怕试错，渴望在新兴赛道中快速成长。