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職位描述
1、負責大模型應用從0到1的研發(fā)以及從0到1創(chuàng)建企業(yè)知識庫和提高企業(yè)知識庫的準確率，研究大模型在千行百業(yè)應用落地的系統(tǒng)化解決方案，大幅降低大模型應用的IT成本，滿足用戶不斷增長的智能交互需求，全面提升用戶在未來世界的生活和交流方式；
2、負責LLM/LMM 在AI方向的落地，通過大模型組合設計、MCP、RAG、Agent、FunctionCall、Prompt工程等方法，設計相關系統(tǒng)，滿足多模態(tài)輸入，智能推理和任務編排的需求。
3、對現(xiàn)有大模型進行評估選型，并通過數(shù)據(jù)收集和選擇，對大模型進行微調(diào)訓練，以提高模型在AI場景中的表現(xiàn)。
4、設計并實施全雙工流式通信的大模型應用架構，實現(xiàn)端到端最佳性能和最低時延，并保證系統(tǒng)的健壯性。
5、覆蓋機器學習系統(tǒng)多個子方向領域的工作，包括：資源調(diào)度、模型訓練、模型推理、數(shù)據(jù)管理、工作流編排等。
職位要求
1.計算機科學、人工智能、機器學習等相關專業(yè)碩士及以上學歷，在 AI 領域 3-5年以上工作經(jīng)驗，大模型/AIGC 領域 1.5 年以上的工作經(jīng)驗
2.熟悉搭建過企業(yè)知識庫整體流程的搭建，做過模型微調(diào)等。
3.熟悉模型私有化部署以及調(diào)用過阿里千問3接口和deepseek R1接口。
4. 至少具備1年以上大模型應用開發(fā)經(jīng)驗，擁有MCP/A2A/RAG/Agent平臺管理及維護的實操經(jīng)歷。
5. 熟悉算法原理，優(yōu)先考慮具有 AutoGen、LangChain、LangGraph 等 Agent 框架產(chǎn)品落地經(jīng)驗者，能夠指導關鍵業(yè)務邏輯與性能指標的迭代優(yōu)化。
6. 熟悉AI大模型及Agent平臺的管理與運行，深刻理解Agent平臺的架構原理及應用場景。
7、熟悉Linux平臺下的分布式系統(tǒng)的開發(fā)及運維，有Golang/Python/C/C++/Java/Scala的開發(fā)經(jīng)驗，ACM/ICPC/Codeforces等獲獎者優(yōu)先；
8、能夠從產(chǎn)品思維、機器性能和穩(wěn)定性、團隊協(xié)作等多種視角，高標準要求自己的技術方案和每一行代碼；
9、熟悉NLP、CV、RL相關的算法和技術，熟悉大模型訓練；
10、在大模型領域，主導過大影響力的項目或論文者優(yōu)先；
11、出色的問題分析和解決能力，能深入解決大模型訓練和應用存在的問題；
12、良好的溝通協(xié)作能力，能和團隊一起探索新技術，推進技術進步。
13、熟悉機器學習、深度學習相關知識，掌握現(xiàn)有各類型大模型的基礎架構，有實際大模型開發(fā)經(jīng)驗或有AI應用開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。
14、對如下一個或多個領域有經(jīng)驗，或者無經(jīng)驗但有濃厚的興趣（須額外付出自己的時間進行深入研究和探索）：
a. 機器學習應用：做過LLM/CV/NLP/語音/推薦/風控等機器學習領域的數(shù)據(jù)->訓練->推理->應用的落地，或者相關支撐平臺的研發(fā)；
b. 大模型應用：數(shù)據(jù)集構造（對話、RLHF等）、高效微調(diào)（Lora/P-Tuning/RLHF）、推理部署、應用（Prompt工程、檢索增強、LangChain等）、新模型探索(LLama/Falcon/miniGPT4)；
c. 云計算：Kubernetes應用開發(fā)(Operator等)、微服務網(wǎng)格和流量治理、云存儲、技術商品化探索、Terraform等。