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職位描述
1、負(fù)責(zé)大模型應(yīng)用從0到1的研發(fā)以及從0到1創(chuàng)建企業(yè)知識(shí)庫和提高企業(yè)知識(shí)庫的準(zhǔn)確率，研究大模型在千行百業(yè)應(yīng)用落地的系統(tǒng)化解決方案，大幅降低大模型應(yīng)用的IT成本，滿足用戶不斷增長的智能交互需求，全面提升用戶在未來世界的生活和交流方式；
2、負(fù)責(zé)LLM/LMM 在AI方向的落地，通過大模型組合設(shè)計(jì)、MCP、RAG、Agent、FunctionCall、Prompt工程等方法，設(shè)計(jì)相關(guān)系統(tǒng)，滿足多模態(tài)輸入，智能推理和任務(wù)編排的需求。
3、對(duì)現(xiàn)有大模型進(jìn)行評(píng)估選型，并通過數(shù)據(jù)收集和選擇，對(duì)大模型進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練，以提高模型在AI場景中的表現(xiàn)。
4、設(shè)計(jì)并實(shí)施全雙工流式通信的大模型應(yīng)用架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)端到端最佳性能和最低時(shí)延，并保證系統(tǒng)的健壯性。
5、覆蓋機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)多個(gè)子方向領(lǐng)域的工作，包括：資源調(diào)度、模型訓(xùn)練、模型推理、數(shù)據(jù)管理、工作流編排等。
職位要求
1.計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷，在 AI 領(lǐng)域 3-5年以上工作經(jīng)驗(yàn)，大模型/AIGC 領(lǐng)域 1.5 年以上的工作經(jīng)驗(yàn)
2.熟悉搭建過企業(yè)知識(shí)庫整體流程的搭建，做過模型微調(diào)等。
3.熟悉模型私有化部署以及調(diào)用過阿里千問3接口和deepseek R1接口。
4. 至少具備1年以上大模型應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，擁有MCP/A2A/RAG/Agent平臺(tái)管理及維護(hù)的實(shí)操經(jīng)歷。
5. 熟悉算法原理，優(yōu)先考慮具有 AutoGen、LangChain、LangGraph 等 Agent 框架產(chǎn)品落地經(jīng)驗(yàn)者，能夠指導(dǎo)關(guān)鍵業(yè)務(wù)邏輯與性能指標(biāo)的迭代優(yōu)化。
6. 熟悉AI大模型及Agent平臺(tái)的管理與運(yùn)行，深刻理解Agent平臺(tái)的架構(gòu)原理及應(yīng)用場景。
7、熟悉Linux平臺(tái)下的分布式系統(tǒng)的開發(fā)及運(yùn)維，有Golang/Python/C/C++/Java/Scala的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，ACM/ICPC/Codeforces等獲獎(jiǎng)?wù)邇?yōu)先；
8、能夠從產(chǎn)品思維、機(jī)器性能和穩(wěn)定性、團(tuán)隊(duì)協(xié)作等多種視角，高標(biāo)準(zhǔn)要求自己的技術(shù)方案和每一行代碼；
9、熟悉NLP、CV、RL相關(guān)的算法和技術(shù)，熟悉大模型訓(xùn)練；
10、在大模型領(lǐng)域，主導(dǎo)過大影響力的項(xiàng)目或論文者優(yōu)先；
11、出色的問題分析和解決能力，能深入解決大模型訓(xùn)練和應(yīng)用存在的問題；
12、良好的溝通協(xié)作能力，能和團(tuán)隊(duì)一起探索新技術(shù)，推進(jìn)技術(shù)進(jìn)步。
13、熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)，掌握現(xiàn)有各類型大模型的基礎(chǔ)架構(gòu)，有實(shí)際大模型開發(fā)經(jīng)驗(yàn)或有AI應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
14、對(duì)如下一個(gè)或多個(gè)領(lǐng)域有經(jīng)驗(yàn)，或者無經(jīng)驗(yàn)但有濃厚的興趣（須額外付出自己的時(shí)間進(jìn)行深入研究和探索）：
a. 機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用：做過LLM/CV/NLP/語音/推薦/風(fēng)控等機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)->訓(xùn)練->推理->應(yīng)用的落地，或者相關(guān)支撐平臺(tái)的研發(fā)；
b. 大模型應(yīng)用：數(shù)據(jù)集構(gòu)造（對(duì)話、RLHF等）、高效微調(diào)（Lora/P-Tuning/RLHF）、推理部署、應(yīng)用（Prompt工程、檢索增強(qiáng)、LangChain等）、新模型探索(LLama/Falcon/miniGPT4)；
c. 云計(jì)算：Kubernetes應(yīng)用開發(fā)(Operator等)、微服務(wù)網(wǎng)格和流量治理、云存儲(chǔ)、技術(shù)商品化探索、Terraform等。