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【能力要求】
1）熟悉LLMOps過程，有LLM精調(diào)、蒸餾、壓縮的實戰(zhàn)經(jīng)驗；
2）熟悉MLOps過程，有機(jī)器學(xué)習(xí) 訓(xùn)練、評測、推理的實戰(zhàn)經(jīng)驗；
3）熟悉AgentOps過程， 有Agent構(gòu)建、評測、調(diào)優(yōu)的實戰(zhàn)經(jīng)驗；
4）5年以上AI技術(shù)架構(gòu)師經(jīng)驗，承擔(dān)過500萬以上AI項目技術(shù)負(fù)責(zé)人；
5）加分項：千萬級AI項目技術(shù)負(fù)責(zé)經(jīng)驗；
6）加分項：大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)經(jīng)驗；
【崗位職責(zé)】
1.主導(dǎo)集團(tuán)資產(chǎn)管理平臺整體架構(gòu)設(shè)計，涵蓋模型開發(fā)、Agent 編排、數(shù)字資產(chǎn)（知識庫 / 數(shù)據(jù)集 / 模型文件）管理、自動化部署等核心模塊，輸出可落地的架構(gòu)藍(lán)圖與技術(shù)方案。
2.負(fù)責(zé)平臺核心技術(shù)選型與技術(shù)棧搭建，聚焦云原生、大模型應(yīng)用（RAG/FT/ 提示詞工程）、分布式訓(xùn)練 / 推理加速、MLOps 等關(guān)鍵領(lǐng)域，確保架構(gòu)具備高可用、高擴(kuò)展性與性能優(yōu)勢。
3.設(shè)計并落地模型全生命周期管理流程，包括數(shù)據(jù)集處理、模型微調(diào) / 評估、推理優(yōu)化、上線運維及資源調(diào)度，提升平臺開發(fā)與交付效率。
4.搭建安全合規(guī)的 AI 資產(chǎn)管理體系，實現(xiàn)知識庫、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、模型資產(chǎn)的分類存儲、權(quán)限管控與高效復(fù)用，支撐客戶數(shù)字化資產(chǎn)沉淀。
5.攻克平臺技術(shù)瓶頸，如大模型推理性能優(yōu)化、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、跨系統(tǒng)集成（API 網(wǎng)關(guān) / 消息隊列）等復(fù)雜問題，保障系統(tǒng)穩(wěn)定運行。
6.跟蹤 AI 領(lǐng)域前沿技術(shù)趨勢（如大模型演進(jìn)、Agent 生態(tài)、云原生 AI），推動架構(gòu)迭代優(yōu)化與技術(shù)創(chuàng)新，提升平臺核心競爭力。
7.與產(chǎn)品、研發(fā)、客戶團(tuán)隊深度協(xié)作，完成 POC 驗證、技術(shù)方案溝通及項目交付，確保架構(gòu)滿足客戶業(yè)務(wù)需求與交付標(biāo)準(zhǔn)。