## 一、岗位基本信息
| 维度 | 具体内容 |
|—————|————————————————————————–|
| 岗位名称 | 训练优化总监 |
| 所属部门 | AI技术中心/算法研发部 |
| 岗位职级 | 总监级 |
| 汇报对象 | CTO/技术副总裁 |
| 下属规模 | 10-20人（含训练优化经理、算法工程师、数据标注主管等核心岗位） |
| 岗位类型 | 技术+管理复合型（兼具深度技术能力与团队战略管理能力） |
| 工作地点 | 总部办公为主，支持按需远程办公 |
## 二、核心岗位职责
1. **战略规划与体系搭建**
牵头制定企业AI模型训练优化的中长期发展战略，搭建覆盖数据预处理、模型训练、调优迭代、性能监控的全流程标准化体系，为企业AI业务规模化落地提供技术支撑。
2. **团队管理与人才发展**
负责训练优化团队的招聘、培养、绩效管理与文化建设，打造兼具技术攻坚能力与协作意识的核心技术团队；制定人才梯队培养计划，储备训练优化领域的骨干力量。
3. **项目统筹与落地攻坚**
主导企业关键AI项目的训练优化全流程，包括大模型、行业定制化模型、边缘端轻量化模型等的训练调优工作，明确性能指标（如准确率、推理速度、算力消耗等），确保项目按时交付并满足业务需求。
4. **技术创新与前沿落地**
跟踪全球AI训练优化前沿技术，如分布式训练框架、低秩适配（LoRA）、模型量化压缩、知识蒸馏、自适应学习率调优等，评估技术落地价值并引入企业业务场景，持续提升模型性能与资源利用率。
5. **跨部门协同与价值转化**
与产品、业务、数据、运维等部门深度协作，精准理解业务痛点，将训练优化成果转化为业务价值（如提升推荐系统准确率、降低智能客服模型推理成本等）；推动训练优化技术与业务场景的深度融合。
6. **成本管控与资源优化**
统筹算力、存储等训练资源的配置与调度，优化训练任务优先级，降低模型训练与推理的综合成本；建立资源利用率监控体系，提升算力资源使用效率。
## 三、任职资格
1. **学历背景**：硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习、统计等相关专业。
2. **工作经验**：8年以上AI模型训练优化相关工作经验，3年及以上技术团队管理经验；有大模型训练调优、行业AI解决方案落地经验者优先。
3. **技术能力**：精通PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架，熟悉分布式训练、模型压缩、量化适配等核心技术；具备独立解决模型训练中梯度消失、过拟合、算力瓶颈等复杂问题的能力。
4. **项目经验**：主导过至少2个大型AI项目的训练优化全流程，有将技术成果落地到金融、医疗、互联网等行业场景的成功案例。
5. **资质要求**：持有AI相关技术认证（如谷歌TensorFlow专业认证、华为AI工程师认证等）者优先。
## 四、核心能力要求
1. **战略思维能力**：能结合企业业务战略制定训练优化技术路线，平衡技术先进性与业务实用性。
2. **团队领导力**：具备目标拆解、过程管控与激励能力，能带领团队突破技术瓶颈，完成复杂项目目标。
3. **技术迭代能力**：对AI前沿技术保持敏感度，能快速学习并将新技术转化为企业核心竞争力。
4. **沟通协作能力**：能在跨部门场景中清晰传递技术价值，协调各方资源推进项目落地。
5. **成本意识**：具备资源优化与成本管控思维，能在保证模型性能的前提下降低训练成本。
## 五、职业发展路径
– **横向晋升**：可向CTO、技术副总裁等高层管理岗位发展，统筹企业整体技术战略规划。
– **纵向深耕**：深耕训练优化领域，成为行业内知名技术专家，主导行业AI训练优化标准制定。
– **跨域转型**：转型至AI产品管理、业务解决方案等岗位，实现技术能力与业务价值的深度融合。
## 六、个性化调整说明
本模板可根据企业所属行业（如金融、医疗、智能制造）、核心业务场景（如大模型服务、计算机视觉、自然语言处理）灵活调整：例如面向智能制造场景，可强化边缘端轻量化模型训练优化的职责与经验要求；面向金融场景，可突出模型合规性与数据隐私保护相关内容。
本文由AI大模型（Doubao-Seed-1.8）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。