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一、崗位職責(zé)
1.AI應(yīng)用研發(fā)與項目落地
主導(dǎo)或協(xié)作推進 AI項目的技術(shù)方案設(shè)計、整體開發(fā)與部署;
完成通用模型、嵌入模型、推理模型的微調(diào)、對齊及推理優(yōu)化;
構(gòu)建高效可用的 Prompt Engineering 流程，提升模型任務(wù)表現(xiàn)。
2.多智能體系統(tǒng)與框架開發(fā)應(yīng)用
實現(xiàn)基于 LangChain、LangGraph、MCP 等框架，多智能體(Multi-Agent)流程編排;
設(shè)計并實現(xiàn) ReAct、COT、TOT等典型推理范范式，提升 Agent 系統(tǒng)響應(yīng)質(zhì)量與可控性;
了解 Coze、FastGpt、Dify 等智能體平臺,
對業(yè)務(wù)系統(tǒng)的效果進行持續(xù)調(diào)優(yōu)，通過數(shù)據(jù)分析和系統(tǒng)改進，提升系統(tǒng)的性能和用戶體驗。
3.知識檢索與 RAG 系統(tǒng)
構(gòu)建基于向量數(shù)據(jù)庫(Milvus、FAISS、Chroma等)的文檔知識檢索系統(tǒng);
設(shè)計 RAG 架構(gòu)方案，實現(xiàn)上下文增強的大模型交互體驗(如 ChatGPT、DeepSeek等);
提升文檔召回質(zhì)量與推理相關(guān)性
4.技術(shù)研究與能力沉淀
-跟蹤 AI領(lǐng)域技術(shù)趨勢(模型對齊、多態(tài)、多智能體等)，根據(jù)落地場景進行框架設(shè)計，沉淀內(nèi)部開發(fā)工具；
二、工作經(jīng)驗與專業(yè)知識要求
1.本科及以上學(xué)歷，計算機、人工智能等相關(guān)專業(yè);
2.至少主導(dǎo)過2個以上 AI項目的完整落地經(jīng)驗，具備從0到1實施復(fù)雜LLM智能體系統(tǒng)的能力;
3.有 Prompt Engineering、LangChain 或 RAG 框架的實際應(yīng)用經(jīng)驗。
4.熟悉llama.cpp、VLLM、 Sglang、transformers等大語言模型推理框架；
5. 具備Rerank、Embedding、Langchain、RAG等服務(wù)開發(fā)及部署經(jīng)驗者優(yōu)先。具備大模型應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗，在智能問答、代碼review、代碼續(xù)寫、測試用例生成等方向有成功經(jīng)驗者優(yōu)先。
6.熟悉主流大模型如Deepseek、LLaMA、Qwen等模型及其原理，并能進行針對性模型智能體應(yīng)用開發(fā)工作;
7.了解深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，熟悉大模型訓(xùn)練、推理、量化和部署者優(yōu)先;
8.了解主流Al應(yīng)用框架者(如langchain等)優(yōu)先;
9.熟悉 JAVA/C++/Go/Python任一語言，有完整的項目開發(fā)經(jīng)驗，具備核心模塊設(shè)計和維護經(jīng)驗。有一定的算法工程化能力，能夠?qū)崿F(xiàn)算法/模型的工程化與應(yīng)用部署;具有NLP相關(guān)技術(shù)經(jīng)驗者更佳;
10. 熟悉多 Agent 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計，具備基于LangGraph、MCP 編排實際經(jīng)驗，有優(yōu)化能力，包括planing、action、tools use、memory等核Agent能力的提升者優(yōu)先;、了解深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，熟悉大模型訓(xùn)練、推理、量化和部署
三、加分項：
1.對大模型微調(diào)(如 LORA、QLORA)、模型對齊、推理優(yōu)化等有實踐經(jīng)驗;
2.熟悉 NLP、CV、多模態(tài)等領(lǐng)域大模型結(jié)構(gòu)、算法,具備追蹤大模型領(lǐng)域內(nèi)前沿的技術(shù)研究成果，包括但不局限預(yù)訓(xùn)練、強化學(xué)習(xí)、知識增強、分布式訓(xùn)練等同時提出創(chuàng)新思路來推動升級的能力;
3.熟悉Docker容器化技術(shù)