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一、崗位職責(zé)
1. 大模型技術(shù)架構(gòu)與體系建設(shè)
負(fù)責(zé)主流大語(yǔ)言模型（LLM）及多模態(tài)大模型的技術(shù)選型、架構(gòu)設(shè)計(jì)與落地實(shí)施；
搭建和優(yōu)化大模型訓(xùn)練、微調(diào)（Fine-tuning）、推理部署的全鏈路技術(shù)環(huán)境；
設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)大模型的高效推理方案，包括模型量化、蒸餾、并行推理、服務(wù)化部署等優(yōu)化策略；
跟蹤并引入業(yè)界前沿的大模型技術(shù)（如MoE、長(zhǎng)上下文、多模態(tài)融合等），推動(dòng)技術(shù)迭代。
2. 智能體（AI Agent）應(yīng)用開(kāi)發(fā)
負(fù)責(zé)智能體應(yīng)用的整體架構(gòu)設(shè)計(jì)，包括規(guī)劃（Planning）、記憶（Memory）、工具調(diào)用（Tool Use）、多智能體協(xié)同（Multi-Agent）等核心模塊；
基于LangChain、LlamaIndex、AutoGen、Dify等框架，獨(dú)立開(kāi)發(fā)和落地智能體應(yīng)用；
設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)Agent與外部系統(tǒng)（API、數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)）的高效集成方案；
探索并落地Agent在自動(dòng)化辦公、智能客服、代碼生成、數(shù)據(jù)分析等場(chǎng)景的應(yīng)用。
3. 大模型應(yīng)用工程化落地
負(fù)責(zé)RAG（檢索增強(qiáng)生成）系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化，包括向量數(shù)據(jù)庫(kù)選型、Embedding模型優(yōu)化、召回策略設(shè)計(jì)等；
構(gòu)建大模型應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)化開(kāi)發(fā)流程、模型評(píng)估體系及監(jiān)控運(yùn)維方案；
解決大模型在落地過(guò)程中的性能、穩(wěn)定性、安全性及合規(guī)性問(wèn)題。
4. 技術(shù)攻關(guān)與團(tuán)隊(duì)協(xié)作
獨(dú)立或帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)攻克大模型訓(xùn)練、推理及應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)難題；
輸出技術(shù)文檔、***實(shí)踐，推動(dòng)團(tuán)隊(duì)技術(shù)能力提升；
與產(chǎn)品、業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，將技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值。
二、任職資格
1. 學(xué)歷與經(jīng)驗(yàn)要求
計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、軟件工程、數(shù)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)，本科及以上學(xué)歷（碩士/博士?jī)?yōu)先）；
3年以上人工智能相關(guān)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有完整的大模型項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)；
有大模型訓(xùn)練、微調(diào)或智能體應(yīng)用的實(shí)際上線(xiàn)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
2. 核心技術(shù)能力
編程基礎(chǔ)：精通Python，熟悉C 或Go者優(yōu)先；具備良好的代碼規(guī)范和工程化能力；
深度學(xué)習(xí)框架：熟練掌握PyTorch、TensorFlow、DeepSpeed、Megatron-LM、vLLM等至少兩種；
大模型技術(shù)：
深入理解Transformer、GPT、LLaMA、Qwen、DeepSeek等主流大模型架構(gòu)及原理；
具備大模型預(yù)訓(xùn)練、SFT、RLHF/DPO/GRPO等微調(diào)技術(shù)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；
熟悉模型量化（GPTQ/AWQ/GGUF）、推理加速、分布式訓(xùn)練與部署；
智能體與RAG：
熟悉LangChain、LlamaIndex、AutoGen、Dify、Coze等Agent開(kāi)發(fā)框架；
深入理解RAG架構(gòu)，熟悉向量數(shù)據(jù)庫(kù)（Milvus、Faiss、PgVector、Elasticsearch等）及Embedding技術(shù)；
具備Function Calling、ReAct、CoT等Agent核心范式的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)；
基礎(chǔ)設(shè)施：熟悉Linux環(huán)境、Docker/Kubernetes、GPU集群調(diào)度（Slurm/K8s）、CUDA編程基礎(chǔ)；
模型評(píng)估：熟悉大模型評(píng)測(cè)方法（如MMLU、C-Eval、HumanEval等），具備模型效果調(diào)優(yōu)能力。
3. 綜合素質(zhì)要求
具備獨(dú)立解決復(fù)雜技術(shù)問(wèn)題的能力，能夠從零搭建大模型訓(xùn)練或應(yīng)用環(huán)境；
對(duì)前沿技術(shù)有強(qiáng)烈好奇心，能快速跟進(jìn)并實(shí)踐最新研究成果；
具備良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能將技術(shù)語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)語(yǔ)言；
有技術(shù)博客、開(kāi)源項(xiàng)目貢獻(xiàn)、頂會(huì)論文（NeurIPS/ICML/ACL等）者優(yōu)先。