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崗位任職要求：
1、碩士及以上學(xué)歷，計算機(jī)科學(xué)、軟件工程、人工智能等相關(guān)專業(yè)；
2、2年以上NLP/大模型項目經(jīng)驗(yàn)，至少完整參與過一個AI應(yīng)用上線項目；
3、熟練掌握Python，熟悉PyTorch/TensorFlow框架及Transformer架構(gòu)；
4、熟悉大模型技術(shù)棧（Hugging Face、LangChain、LlamaIndex、vLLM等）；
5、具備云原生部署經(jīng)驗(yàn)（AWS/Azure/GCP，Kubernetes Docker）；
6、深入理解大模型訓(xùn)練、推理優(yōu)化及行業(yè)應(yīng)用瓶頸（如Token限制、長上下文處理）；
7、掌握CI/CD、MLOps工具鏈（如MLflow、Airflow），熟悉模型版本管理；
8、具備高并發(fā)服務(wù)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)（異步IO、gRPC、WebSocket）；
9、優(yōu)先條件：熟悉大模型中間件（如OpenAI API、Azure AI Studio），有檢索增強(qiáng)（RAG）、模型輕量化（QLoRA）實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
工作職責(zé)概述：
1. 大模型應(yīng)用設(shè)計與開發(fā)：基于DeepSeek、GPT、LLaMA、文心一言等大模型，設(shè)計并開發(fā)企業(yè)級AI應(yīng)用（如視頻/圖像識別分析、智能客服、知識庫問答、自動化文檔生成等）；實(shí)現(xiàn)大模型的微調(diào)（Fine-tuning）、提示詞工程（Prompt Engineering）、RAG（檢索增強(qiáng)生成）等核心功能；開發(fā)大模型API接口，與前端、業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成（如LangChain、FastAPI框架應(yīng)用）。
2. 數(shù)據(jù)處理與工程化落地：構(gòu)建面向大模型的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集清洗、標(biāo)注及預(yù)處理流程（如視頻/圖像處理、文本向量化、知識圖譜構(gòu)建）；優(yōu)化模型推理性能，實(shí)現(xiàn)分布式推理、模型壓縮（Quantization）及低資源部署（如ONNX Runtime、TensorRT）。
3. 多模態(tài)與場景化適配：探索多模態(tài)大模型（如GPT-4V、DALL·E、Clip）在圖像、語音、視頻等場景的應(yīng)用開發(fā)；結(jié)合業(yè)務(wù)需求設(shè)計Agent框架，實(shí)現(xiàn)任務(wù)自動化（如AutoGPT技術(shù)路線）。
4. 全鏈路優(yōu)化與監(jiān)控：設(shè)計模型服務(wù)監(jiān)控系統(tǒng)，跟蹤響應(yīng)延遲、準(zhǔn)確率、Token成本等關(guān)鍵指標(biāo)；解決大模型幻覺（Hallucination）、數(shù)據(jù)安全、倫理合規(guī)等問題，制定緩解策略。
5. 跨團(tuán)隊協(xié)作與創(chuàng)新：與內(nèi)外部算法團(tuán)隊合作優(yōu)化模型效果，與產(chǎn)品經(jīng)理定義AI功能邊界；跟進(jìn)AI前沿技術(shù)（如MoE、LoRA），推動技術(shù)成果轉(zhuǎn)化落地。