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1. 系統(tǒng)架構(gòu)設計
? 主導物流領域大模型應用系統(tǒng)的全生命周期架構(gòu)設計，包括智能調(diào)度引擎、路徑優(yōu)化算法、預測性分析平臺等核心模塊，構(gòu)建高可用、可擴展的分布式系統(tǒng)。
? 設計基于大模型的智能決策系統(tǒng)架構(gòu)，集成多模態(tài)數(shù)據(jù)處理（如物流軌跡、圖像識別、自然語言工單）與實時推理能力，支持億級業(yè)務請求的高并發(fā)場景。
2. 技術方案落地
? 制定大模型（如LLM、多模態(tài)模型）在物流場景的技術實施方案，包括模型選型、微調(diào)策略（如領域適配訓練）、部署架構(gòu)（云邊端協(xié)同）及服務治理方案。
? 開發(fā)企業(yè)級AI工具鏈，實現(xiàn)自動化模型監(jiān)控、彈性資源調(diào)度（Kubernetes集群）及災備容錯機制，保障生產(chǎn)環(huán)境穩(wěn)定性。
3. 跨領域協(xié)作與優(yōu)化
? 與算法團隊、業(yè)務部門深度協(xié)作，將大模型能力轉(zhuǎn)化為實際應用（如路徑規(guī)劃、智能調(diào)度、營運異常檢測、運力預測），推動技術成果在運輸、末端配送、中轉(zhuǎn)等環(huán)節(jié)落地。
? 主導系統(tǒng)性能優(yōu)化，通過模型壓縮（量化/蒸餾）、緩存策略、計算資源調(diào)度等技術，降低端到端響應延遲與硬件成本。
4. 前沿技術研究
? 探索大模型與物流科技結(jié)合的創(chuàng)新場景（如自主決策Agent、數(shù)字孿生），推動RAG增強檢索、多Agent協(xié)作等新技術在行業(yè)標桿項目中的應用。
職位要求:
1. 基礎資質(zhì)
? 計算機科學、人工智能相關專業(yè)碩士及以上學歷，5年以上大規(guī)模分布式系統(tǒng)架構(gòu)經(jīng)驗，3年以上大模型相關項目主導經(jīng)驗。
2. 核心技術能力
? 精通大模型技術棧：掌握PyTorch/TensorFlow框架，熟悉Prompt Engineering、模型微調(diào)、向量數(shù)據(jù)庫應用，具備LangChain/LangGraph等框架的深度改造經(jīng)驗。
? 精通高并發(fā)架構(gòu)設計：熟悉Kubernetes、微服務、消息隊列（如Kafka），有TB級數(shù)據(jù)處理或千級QPS系統(tǒng)優(yōu)化經(jīng)驗。
? 熟悉物流領域技術特性：了解時空數(shù)據(jù)分析、運籌優(yōu)化算法、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合等優(yōu)先。
3. 行業(yè)經(jīng)驗
? 具備物流、供應鏈或電商領域大模型落地案例，熟悉行業(yè)痛點和數(shù)據(jù)特征（如運單結(jié)構(gòu)化、地址解析、異常檢測）。
? 有主流云平臺（AWS/Azure/阿里云）AI服務集成經(jīng)驗，熟悉模型即服務（MaaS）架構(gòu)設計。
4. 軟性素質(zhì)
? 卓越的技術領導力：能主導跨部門協(xié)作（算法/產(chǎn)品/運維），輸出《大模型系統(tǒng)架構(gòu)白皮書》等技術規(guī)范。
? 創(chuàng)新與風險預判能力：對模型幻覺、數(shù)據(jù)安全等問題有系統(tǒng)性解決方案。
加分項
? 擁有物流領域?qū)＠蝽敃撐模ㄈ鏚DD、ICML）
? 具有開源大模型社區(qū)貢獻經(jīng)驗（如LLaMA、DeepSeek）