崗位職責(zé):
1、主導(dǎo)大模型智能體整體架構(gòu)設(shè)計(jì),搭建含任務(wù)規(guī)劃、工具調(diào)用、記憶管理、多 Agent 協(xié)同的標(biāo)準(zhǔn)化框架,支撐多場(chǎng)景快速落地。
2、基于業(yè)務(wù)需求制定Agent技術(shù)方案,涵蓋模型選型、LoRA 微調(diào)、工具適配,解決落地時(shí)性能與需求匹配問題。
3、負(fù)責(zé)Agent落地場(chǎng)景技術(shù)攻堅(jiān),從原型到部署全流程推進(jìn),確保穩(wěn)定運(yùn)行且效果達(dá)標(biāo)。
4、提煉共性模塊形成組件庫,獨(dú)立完成項(xiàng)目落地全流程,建立效果優(yōu)化閉環(huán)。
任職要求:
1、主導(dǎo)過2個(gè)以上大模型智能體從0到1落地項(xiàng)目。
2、熟悉任務(wù)型、協(xié)作型等Agent設(shè)計(jì)邏輯,能按需選型并制定方案。
3、熟練使用dify/n8n、MCP等框架,能基于落地需求改造底層,提升工具調(diào)用成功率等。
4、掌握 Agent 微調(diào)技術(shù)(如 LoRA),有優(yōu)化指令遵循能力、解決幻覺問題的經(jīng)驗(yàn)。
5、精通RAG在 Agent 記憶模塊的落地應(yīng)用,能優(yōu)化檢索效率與準(zhǔn)確性。
6、熟悉模型輕量化部署、高可用架構(gòu),帶過小團(tuán)隊(duì)完成落地項(xiàng)目。
7、2. 熟悉大語言模型(如GPT系列、LLaMA、BERT)和多模態(tài)模型(如StableDiffusion、CLIP)的推理原理及優(yōu)化方法,具備模型輕量化(量化、剪枝、蒸餾)和加速部署經(jīng)驗(yàn)。
8、熟悉python、SQL、redis等方面的代碼和基本操作;
9、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。