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一、專業(yè)背景與學(xué)歷要求
計算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、電子信息、機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學(xué)歷優(yōu)先，優(yōu)秀本科生可適當(dāng)放寬條件。具備 AI 產(chǎn)品研發(fā)經(jīng)驗或參與過大型算法工程化項目者優(yōu)先。
二、核心技術(shù)能力
1.編程與工具：
精通 Python 編程，具備規(guī)范的工程化代碼能力，熟悉 Java、SQL 等語言者優(yōu)先；
熟練掌握 PyTorch 或 TensorFlow 框架，具備 Linux 系統(tǒng)操作及集群環(huán)境搭建能力；
熟悉大模型服務(wù)部署框架（如 vLLM、SGLang）及分布式訓(xùn)練工具（如 Megatron-LM、Deepspeed）。
2.大模型技術(shù)棧：
深入理解大語言模型預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)（含 LoRA 等參數(shù)高效方法）、對齊優(yōu)化等全流程技術(shù)，掌握強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模型蒸餾與量化技術(shù)；
熟悉檢索增強(qiáng)生成（RAG）系統(tǒng)開發(fā)，具備 LangChain、LlamaIndex 等框架實戰(zhàn)經(jīng)驗；
了解智能體（Agent）技術(shù)棧，包括 AutoGPT、MetaGPT、AutoGen 等開源框架的集成與應(yīng)用；
熟悉 Text2SQL、語義理解、知識圖譜構(gòu)建等技術(shù)，能將大模型與業(yè)務(wù)場景（如文件電子信息化、文本生成）深度融合。
3.算法與理論：
掌握 Transformer、LSTM 等主流架構(gòu)的底層原理，熟悉自然語言處理核心算法（如預(yù)訓(xùn)練模型 BERT/GPT/T5 等）；
具備高等數(shù)學(xué)、概率統(tǒng)計及優(yōu)化算法基礎(chǔ)，能獨(dú)立構(gòu)建并調(diào)優(yōu)深度學(xué)習(xí)模型。
三、業(yè)務(wù)實踐經(jīng)驗
具備垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理及提示詞工程（Prompt Engineering）經(jīng)驗，能通過數(shù)據(jù)優(yōu)化提升大模型業(yè)務(wù)落地效果；
有模塊化算法系統(tǒng)設(shè)計經(jīng)驗，如構(gòu)建 RAG 問答系統(tǒng)、Agent 數(shù)據(jù)分析工具等；
參與過模型加速、性能優(yōu)化或算法工程化項目者優(yōu)先。
四、附加要求
發(fā)表過 NLP / 機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域頂會論文（如 ACL、NeurIPS 等）或擁有專利者優(yōu)先；
英語讀寫能力優(yōu)秀，能快速理解學(xué)術(shù)文獻(xiàn)與技術(shù)文檔；
學(xué)習(xí)能力與自驅(qū)力強(qiáng)，具備跨團(tuán)隊協(xié)作經(jīng)驗，能高效對接數(shù)據(jù)工程師、后端開發(fā)等角色。
五、崗位職責(zé)細(xì)化
將大模型技術(shù)集成至公司現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)（如電子信息化平臺），提升交互與分析能力；
主導(dǎo)垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)工程，優(yōu)化模型微調(diào)與部署方案，確保技術(shù)成果高效落地；
跟蹤大模型前沿技術(shù)（如多模態(tài)、長上下文處理），推動業(yè)務(wù)場景創(chuàng)新；
參與知識圖譜構(gòu)建與問答系統(tǒng)優(yōu)化，探索大模型與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的協(xié)同應(yīng)用。