崗位職責(zé)：
1.AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)智能處理：運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)開(kāi)展自動(dòng)化數(shù)據(jù)提取與處理工作，構(gòu)建智能數(shù)據(jù)管道為業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)支持；利用AI算法協(xié)助生成智能化業(yè)務(wù)分析報(bào)告；通過(guò)AI質(zhì)量檢測(cè)模型確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、實(shí)用性及可衡量性。
2.大模型部署與服務(wù)化：參與大語(yǔ)言模型（LLM）或視覺(jué)大模型的本地/云端部署，包括模型壓縮、推理加速、服務(wù)封裝等工作；基于 FastAPI、Flask 或其他框架開(kāi)發(fā)穩(wěn)定、可擴(kuò)展的 API 接口，支撐前端或業(yè)務(wù)系統(tǒng)調(diào)用 AI 能力。
3.AI產(chǎn)品協(xié)同開(kāi)發(fā)：與研發(fā)、運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)緊密合作，運(yùn)用 AI 代碼生成工具完成智能數(shù)據(jù)清洗、AI 模型自動(dòng)構(gòu)建與優(yōu)化、智能接口開(kāi)發(fā)等工作，推動(dòng) AI 數(shù)據(jù)產(chǎn)品的快速迭代與落地應(yīng)用。
崗位要求：
1.數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能或相關(guān)專(zhuān)業(yè)，本科及以上學(xué)歷；
2.熟悉傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法及深度學(xué)習(xí)、大語(yǔ)言模型（如 Llama、ChatGLM、Qwen 等）、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等 AI 技術(shù)，掌握聚類(lèi)、預(yù)測(cè)、綜合評(píng)價(jià)等算法模型；
3.具備扎實(shí)的編程能力，熟練掌握 Python、R等編程語(yǔ)言；熟練使用 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn 等主流框架；
4.具備大模型部署經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先：了解模型量化、ONNX 轉(zhuǎn)換、vLLM / TensorRT-LLM / Hugging Face TGI 等推理框架，或有使用 Docker、Kubernetes 部署 AI 服務(wù)的經(jīng)驗(yàn)；
5.具備后端接口開(kāi)發(fā)能力：熟悉 RESTful API 設(shè)計(jì)，能使用 FastAPI、Flask 或類(lèi)似框架開(kāi)發(fā)模型服務(wù)接口，并理解基本的請(qǐng)求鑒權(quán)、限流、日志監(jiān)控等工程實(shí)踐；
6.邏輯思維清晰，具備 AI 產(chǎn)品思維和業(yè)務(wù)理解能力，擅長(zhǎng)運(yùn)用 AI 工具提升工作效率，具有良好的跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，善于發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并運(yùn)用 AI 技術(shù)解決復(fù)雜業(yè)務(wù)問(wèn)題。
加分項(xiàng)：
1.有實(shí)際的大模型微調(diào)、部署或 API 服務(wù)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)；
2.熟悉前端（如 Vue/React）或后端（如 Node.js、Go）開(kāi)發(fā)，并具備全棧協(xié)作經(jīng)驗(yàn)；
3.熟悉 LangChain、LlamaIndex、Dify 等大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)框架；
4.在 GitHub 或 Kaggle 上有公開(kāi)的 AI 或數(shù)據(jù)工程相關(guān)項(xiàng)目。