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崗位職責(zé)：
1.主導(dǎo)物流領(lǐng)域大模型（如LLaMA、Qwen等）的架構(gòu)設(shè)計，包括模型選型、微調(diào)策略（如LoRA）、分布式訓(xùn)練及推理優(yōu)化，提升系統(tǒng)效率與成本效益
2.結(jié)合供應(yīng)鏈管理、智能倉儲、運輸調(diào)度等業(yè)務(wù)場景，設(shè)計大模型落地方案（如智能路徑規(guī)劃、風(fēng)險預(yù)警、自動化客服），推動技術(shù)與業(yè)務(wù)深度融合
3.構(gòu)建支持高并發(fā)、低延遲的大模型推理框架，集成向量數(shù)據(jù)庫、知識圖譜等技術(shù)，優(yōu)化RAG（檢索增強(qiáng)生成）在物流知識庫中的應(yīng)用
4.針對國產(chǎn)芯片（如昇騰、寒武紀(jì)）優(yōu)化模型部署，通過量化壓縮、算子定制等技術(shù)提升硬件利用率，降低算力成本
5.開發(fā)文本、圖像、時序數(shù)據(jù)（如物流軌跡）的多模態(tài)對齊與融合架構(gòu)，支持復(fù)雜場景分析（如貨損識別、庫存預(yù)測）
6.設(shè)計基于Autogen、Crew等框架的智能體系統(tǒng)，實現(xiàn)自動化任務(wù)執(zhí)行（如訂單處理異常自主決策）
7.建立模型評估體系（準(zhǔn)確率、延遲、資源消耗），持續(xù)優(yōu)化架構(gòu)瓶頸，保障生產(chǎn)環(huán)境穩(wěn)定性
8.跟蹤Speculative Decoding、MoE稀疏化等前沿技術(shù)，探索在物流場景的創(chuàng)新應(yīng)用
9.協(xié)同產(chǎn)品、數(shù)據(jù)團(tuán)隊制定技術(shù)規(guī)范，推動大模型能力模塊化輸出至各業(yè)務(wù)線
10.培養(yǎng)AI工程師，提升團(tuán)隊在架構(gòu)設(shè)計、模型優(yōu)化領(lǐng)域的綜合能力
任職要求：
1.計算機(jī)/人工智能相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷
2.5年以上AI架構(gòu)經(jīng)驗，至少主導(dǎo)過2個完整的大模型項目（從設(shè)計到落地），有物流、供應(yīng)鏈場景經(jīng)驗者優(yōu)先
3.精通Transformer/BERT/GPT等架構(gòu)原理，掌握PyTorch、DeepSpeed等框架，熟悉大模型訓(xùn)練/微調(diào)全流程
4.熟練使用vLLM、TensorRT-LLM等推理框架，優(yōu)化KV-Cache、動態(tài)批處理等關(guān)鍵技術(shù)；掌握Docker/Kubernetes容器化部署及API開發(fā)（Flask/FastAPI）
5.具備國產(chǎn)芯片（華為昇騰等）適配經(jīng)驗，熟悉CUDA/OpenCL內(nèi)核編程及TVM編譯器優(yōu)化
6.深入理解多模態(tài)表征對齊、RAG高級應(yīng)用（如LLama Index）、智能體框架開發(fā)
7.精通模型量化、分布式并行（TP/PP）、推理加速技術(shù)（如Speculative Decoding）
8.熟悉物流業(yè)務(wù)流程（如倉儲管理、運輸調(diào)度），能將AI技術(shù)與行業(yè)痛點結(jié)合
9.極強(qiáng)的跨團(tuán)隊溝通能力、技術(shù)規(guī)劃及落地推動力，能主導(dǎo)復(fù)雜技術(shù)決策