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崗位任職要求：
1、本科及以上學歷，計算機科學、軟件工程、人工智能等相關專業；
2、4年以上NLP/大模型項目經驗，至少完整參與過一個AI應用上線項目；
3、熟練掌握Python，熟悉PyTorch/TensorFlow框架及Transformer架構；
4、熟悉大模型技術棧（Hugging Face、LangChain、LlamaIndex、vLLM等）；
5、具備云原生部署經驗（AWS/Azure/GCP，Kubernetes Docker）；
6、深入理解大模型訓練、推理優化及行業應用瓶頸（如Token限制、長上下文處理）；
7、掌握CI/CD、MLOps工具鏈（如MLflow、Airflow），熟悉模型版本管理；
8、具備高并發服務開發經驗（異步IO、gRPC、WebSocket）；
9、優先條件：熟悉大模型中間件（如OpenAI API、Azure AI Studio），有檢索增強（RAG）、模型輕量化（QLoRA）實戰經驗。
工作職責概述：
1. 大模型應用設計與開發：基于DeepSeek、GPT、LLaMA、文心一言等大模型，設計并開發企業級AI應用（如視頻/圖像識別分析、智能客服、知識庫問答、自動化文檔生成等）；實現大模型的微調（Fine-tuning）、提示詞工程（Prompt Engineering）、RAG（檢索增強生成）等核心功能；開發大模型API接口，與前端、業務系統集成（如LangChain、FastAPI框架應用）。
2. 數據處理與工程化落地：構建面向大模型的高質量數據集清洗、標注及預處理流程（如視頻/圖像處理、文本向量化、知識圖譜構建）；優化模型推理性能，實現分布式推理、模型壓縮（Quantization）及低資源部署（如ONNX Runtime、TensorRT）。
3. 多模態與場景化適配：探索多模態大模型（如GPT-4V、DALL·E、Clip）在圖像、語音、視頻等場景的應用開發；結合業務需求設計Agent框架，實現任務自動化（如AutoGPT技術路線）。
4. 全鏈路優化與監控：設計模型服務監控系統，跟蹤響應延遲、準確率、Token成本等關鍵指標；解決大模型幻覺（Hallucination）、數據安全、倫理合規等問題，制定緩解策略。
5. 跨團隊協作與創新：與內外部算法團隊合作優化模型效果，與產品經理定義AI功能邊界；跟進AI前沿技術（如MoE、LoRA），推動技術成果轉化落地。