大模型應(yīng)用工程師

1.7-2.5萬

成都金牛區(qū)
經(jīng)驗(yàn)不限
本科
全職
招1人

職位描述

語義分析信息抽取文本挖掘文本分類PyTorchTensorFlowAttention人工智能物聯(lián)網(wǎng)計(jì)算機(jī)軟件船舶/航空/航天/火車制造

一、崗位職責(zé)
1. 負(fù)責(zé)無人機(jī)指揮控制系統(tǒng)智能體的核心研發(fā)與迭代，實(shí)現(xiàn)語音交互模塊構(gòu)建。
2. 主導(dǎo)數(shù)據(jù)查詢與語音回答功能開發(fā)，基于RAG技術(shù)搭建智能問答知識(shí)庫。
3. 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)語音控制操作的語音指令解析、意圖規(guī)劃與執(zhí)行，建立指令校驗(yàn)與風(fēng)險(xiǎn)控制機(jī)制，保障語音控制的安全性與可靠性。
4. 負(fù)責(zé)LLM選型、微調(diào)與適配，結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景完成模型輕量化改造，基于RAG技術(shù)優(yōu)化知識(shí)庫與模型的交互流程，提升智能體對(duì)專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的掌握與應(yīng)用能力。
5. 完成LLM、RAG、Agent模塊與無人機(jī)指控系統(tǒng)的軟硬件適配、聯(lián)調(diào)測(cè)試，解決系統(tǒng)集成過程中的技術(shù)瓶頸與兼容性問題。
6. 關(guān)注行業(yè)技術(shù)動(dòng)態(tài)與前沿趨勢(shì)，引入無人機(jī)智能化、LLM/RAG/Agent應(yīng)用領(lǐng)域的創(chuàng)新技術(shù)與方案，推動(dòng)產(chǎn)品技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力提升。

二、崗位要求
1. 學(xué)歷與專業(yè)：本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、電子信息工程、自動(dòng)化、人工智能、軟件工程等相關(guān)專業(yè)；碩士學(xué)歷或具備相關(guān)領(lǐng)域深耕經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
2. 核心技術(shù)能力：
? 精通LLM（大語言模型）相關(guān)技術(shù)，包括模型選型、微調(diào)（SFT）、提示工程（Prompt Engineering）、模型壓縮與量化，熟練掌握至少一種主流LLM框架（如Hugging Face Transformers、LangChain、LlamaIndex）。
? 深入理解并實(shí)操過RAG（檢索增強(qiáng)生成）技術(shù)棧，包括文檔加載、文本分割、向量存儲(chǔ)（如FAISS、Milvus）、檢索策略設(shè)計(jì)、上下文融合，能獨(dú)立搭建高精準(zhǔn)度的專業(yè)領(lǐng)域問答系統(tǒng)。
? 具備Agent智能體架構(gòu)設(shè)計(jì)與開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉任務(wù)規(guī)劃、記憶機(jī)制、工具調(diào)用、多智能體協(xié)作等核心模塊，能基于LLM與RAG構(gòu)建具備自主決策能力的智能體系統(tǒng)。
? 精通自然語言處理（NLP）技術(shù)，包括意圖識(shí)別、語義理解、對(duì)話管理等，具備語音識(shí)別（ASR）、語音合成（TTS）技術(shù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，熟悉主流語音引擎的集成與二次開發(fā)。
? 掌握機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)，具備算法模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)的實(shí)操能力，熟練掌握至少一種編程語言（Python/C++/Java），具備扎實(shí)的數(shù)據(jù)庫知識(shí)與向量數(shù)據(jù)庫應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。
? 具備大模型本地化部署實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，熟練掌握主流大模型（如LLaMA、ChatGLM、Qwen等）的本地化部署、裁剪壓縮、量化優(yōu)化技術(shù)，熟悉Docker、Kubernetes等容器化部署工具，能解決本地部署中的資源占用、推理延遲、兼容性等核心問題。

3. 項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：
? 具備基于LLM+RAG+Agent架構(gòu)的智能產(chǎn)品研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有智能語音交互系統(tǒng)、智能問答機(jī)器人、語音控制類產(chǎn)品或
相關(guān)領(lǐng)域項(xiàng)目背景者優(yōu)先。
? 曾主導(dǎo)或核心參與LLM微調(diào)、RAG知識(shí)庫搭建、Agent智能體開發(fā)的完整項(xiàng)目周期，能獨(dú)立解決項(xiàng)目中的關(guān)鍵技術(shù)問題（如模型幻覺、檢索精準(zhǔn)度低、決策邏輯混亂等）。
? 有大模型本地化部署相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，曾負(fù)責(zé)大模型在特定硬件環(huán)境（如邊緣設(shè)備、工控機(jī)）的適配、部署與性能調(diào)優(yōu)，能提供相關(guān)項(xiàng)目案例或技術(shù)成果者優(yōu)先。