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工作地點(diǎn)：天津，薪資面議 招聘要求 1. 教育背景 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、數(shù)學(xué)、物理等工程類相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學(xué)歷。 2. 工作經(jīng)驗(yàn) (1) 3年以上工業(yè)級(jí)AI模型開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。 (2) 精通PyTorch/TensorFlow或高性能計(jì)算優(yōu)化者優(yōu)先。 (3) 具有大模型推理框架二次開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 (4) 熟悉石油鉆完井業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)特征或具備相關(guān)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 (5) 有中海油、中石化、中石油等石油企業(yè)信息系統(tǒng)建設(shè)工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 3. 技術(shù)能力 (1) 優(yōu)化改進(jìn)大模型推理框架（如llama.cpp、vLLM、KTransformers等），提升模型在邊緣計(jì)算、低資源環(huán)境下的推理效率及部署能力。 (2) 推動(dòng)人工智能技術(shù)與垂直領(lǐng)域業(yè)務(wù)需求的深度結(jié)合，解決數(shù)據(jù)質(zhì)量、實(shí)時(shí)計(jì)算等共性挑戰(zhàn)。 (3) 理解石油鉆完井業(yè)務(wù)流程及數(shù)據(jù)特征，抽象關(guān)鍵業(yè)務(wù)問題并設(shè)計(jì)可落地的AI解決方案。制定多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)/文本/時(shí)序信號(hào)等）的處理與建模策略。 (4) 構(gòu)建適配業(yè)務(wù)場(chǎng)景的機(jī)器學(xué)習(xí)模型體系，包括但不限于：開發(fā)高精度預(yù)測(cè)與分類模型；設(shè)計(jì)時(shí)序數(shù)據(jù)分析與動(dòng)態(tài)決策模型；實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域知識(shí)增強(qiáng)的大語言模型應(yīng)用；探索多模態(tài)數(shù)據(jù)融合建模方法。 (5) 改進(jìn)開源推理框架的核心模塊（計(jì)算優(yōu)化/內(nèi)存管理等），提升工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)部署效能。構(gòu)建低延遲流式推理系統(tǒng)，滿足實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)響應(yīng)需求。 (6) 建立模型性能監(jiān)控體系，設(shè)計(jì)符合工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)估指標(biāo)。開發(fā)模型持續(xù)迭代機(jī)制，保障系統(tǒng)長(zhǎng)期有效性。 (7) 協(xié)同業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)與技術(shù)團(tuán)隊(duì)，推進(jìn)AI解決方案落地。輸出技術(shù)可解釋性方案，支持業(yè)務(wù)決策閉環(huán)。