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1.構(gòu)建與完善企業(yè)級MLOps體系，覆蓋數(shù)據(jù)采集與清洗、特征工程、模型訓練、評估與上線、推理服務及監(jiān)控等全流程，確保平臺具備高效的模型迭代能力與可觀測性，對業(yè)務迭代效率、模型上線周期和平臺效能等核心指標負責；
2.主導機器學習與大模型平臺的架構(gòu)設計與系統(tǒng)研發(fā)，聚焦穩(wěn)定性、可擴展性和云原生化落地，持續(xù)優(yōu)化計算資源利用率與服務性能，形成行業(yè)領先的工程標準；
3.負責智能體（AI Agent）體系的設計與搭建，構(gòu)建可擴展的智能體工作流框架，推動大模型在業(yè)務系統(tǒng)中的自動化、智能化落地；
4.推動大模型在多類應用場景中的落地與優(yōu)化，包括但不限于文生視頻、智能問答、Chat API服務、知識圖譜構(gòu)建等，確保模型能力與業(yè)務目標深度結(jié)合；
5.跨部門協(xié)作，聯(lián)合產(chǎn)品、算法、數(shù)據(jù)團隊共同制定AI平臺中長期演進路線，持續(xù)提升AI賦能煤化工、能源化工等行業(yè)的數(shù)字化水平。

任職資格：

1.本科及以上學歷，計算機、人工智能、軟件工程或相關(guān)專業(yè)背景；
2.熟悉Linux開發(fā)環(huán)境，掌握操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡與分布式系統(tǒng)原理，具備扎實的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法基礎；
3.精通Python或C++，具備服務端開發(fā)與系統(tǒng)優(yōu)化經(jīng)驗，有良好的編碼規(guī)范與工程思維；
4.熟悉模型訓練、部署及監(jiān)控的自動化流程；了解Docker/Kubernetes、CI/CD與微服務架構(gòu)，有阿里云、華為云、AWS等公有云使用經(jīng)驗者優(yōu)先。
5.熟悉TensorFlow、PyTorch等主流框架，理解模型訓練、推理優(yōu)化及參數(shù)高效微調(diào)（如LoRA、QLoRA）等技術(shù)；
6.熟悉LangChain、LangGraph、LlamaIndex等智能體框架，理解LLM、Prompt Engineering、知識圖譜、RAG、SFT等關(guān)鍵技術(shù)，并具備智能體在真實業(yè)務中的設計或落地經(jīng)驗；
7.行業(yè)理解力與創(chuàng)新能力：具備AI解決方案架構(gòu)經(jīng)驗，曾主導或參與AI在工業(yè)（尤其煤化工、能源化工）場景的落地項目，對行業(yè)知識圖譜構(gòu)建有探索或?qū)嵤┙?jīng)驗；
8.保持自驅(qū)力、探索精神與業(yè)務洞察力，能夠在多任務場景下推進復雜系統(tǒng)建設。