崗位職責：
1.獨立負責 AI 模型的工程化部署、封裝與優(yōu)化，搭建圖像、NLP 等多模態(tài)生成的 AI 應用服務，完成 API 接口開發(fā)、服務部署及監(jiān)控維護。
2.負責搭建 AI 模型訓練環(huán)境，完成數(shù)據(jù)預處理、代碼調試與優(yōu)化，解決訓練過程中的技術問題。
3.獨立搭建并優(yōu)化生成式 AI 應用工作流，主導 RAG 系統(tǒng)開發(fā)、數(shù)據(jù)智能處理等核心模塊的設計與實現(xiàn)。
4.結合公司業(yè)務需求，推進 AI 技術由淺入深落地迭代，收集系統(tǒng)運行反饋，解決落地過程中的工程化技術難點。
5.負責 AI 應用系統(tǒng)的日常運維、復雜故障排查，保障系統(tǒng)穩(wěn)定運行。
6.指導初級工程師開展工作，主導 AI 落地相關技術文檔的撰寫與整理。
7.完成領導交辦的其他工作。
任職資格：
1.研究生及以上學歷，計算機、軟件工程、人工智能等相關專業(yè)，3-5年及以上 AI 開發(fā)相關工作經驗。
2.責任感強，具備優(yōu)秀的團隊協(xié)作能力和跨部門溝通能力，能獨立推進項目落地。
3.熟練掌握 Python 編程語言，具備豐富的 API 接口開發(fā)經驗，能快速對接并優(yōu)化現(xiàn)有系統(tǒng)。
4.精通自然語言處理領域的一到兩項技術，例如多模態(tài)、Agentic AI。
5.精通 Prompt Engineering，掌握模型微調技術（如 LoRA、SFT）及 RLHF。
6.熟練使用 Docker、Kubernetes 進行容器化部署與管理。
7.掌握推理優(yōu)化技術（量化、剪枝、蒸餾），熟悉 MLOps 工具鏈（如 MLflow、Kubeflow、LLMOPS），具備獨立構建 RAG 系統(tǒng)、集成向量數(shù)據(jù)庫（如 Milvus）的能力。
8.熟悉機器學習、深度學習原理，精通 TensorFlow 或 PyTorch 框架，能獨立完成模型部署與優(yōu)化。
9.熟悉推理框架（如 vLLM、Ray Serve）的使用與調優(yōu)。
10.了解水利水務行業(yè)業(yè)務知識或具備相關項目經驗者優(yōu)先。
企業(yè)福利：
1.基礎保障：六險二金、周末雙休、帶薪年假、法定節(jié)假日、自助餐廳。
2.待遇津貼：年底效益獎（14-16薪）、專項獎勵、通訊補貼、采暖補貼、定期體檢、節(jié)日福利、團建活動。
3.成長發(fā)展：管理、技術職系雙通道發(fā)展、完善的晉升機制、多樣化的培訓項目。