一
、崗位職責
1. 大模型技術架構與體係建設
負責主流大語言模型（LLM）及多模態大模型的技術選型、架構設計與落地實施；
搭建和優化大模型訓練、微調（Fine-tuning）
、推理部署的全鏈路技術環境；
設計並實現大模型的高效推理方案，包括模型量化、蒸餾、並行推理、服務化部署等優化策略；
跟蹤並引入業界前沿的大模型技術（如MoE、長上下文、多模態融合等），推動技術迭代。
2. 智能體（AI Agent）應用開發
負責智能體應用的整體架構設計，包括規劃（Planning）
、記憶（Memory）、工具調用（Tool Use）、多智能體協同（Multi-Agent）等核心模塊；
基於LangChain、LlamaIndex、AutoGen

、Dify等框架，獨立開發和落地智能體應用；
設計並實現Agent與外部係統（API
、數據庫、知識庫、業務係統）的高效集成方案
；
探索並落地Agent在自動化辦公

、智能客服、代碼生成、數據分析等場景的應用。
3. 大模型應用工程化落地
負責RAG（檢索增強生成）係統的架構設計與優化

，包括向量數據庫選型
、Embedding模型優化、召回策略設計等；
構建大模型應用的標準化開發流程、模型評估體係及監控運維方案；
解決大模型在落地過程中的性能
、穩定性

、安全性及合規性問題。
4. 技術攻關與團隊協作
獨立或帶領團隊攻克大模型訓練
、推理及應用中的關鍵技術難題；
輸出技術文檔、***實踐

，推動團隊技術能力提升；
與產品

、業務團隊緊密協作，將技術能力轉化為實際業務價值。
二
、任職資格
1. 學曆與經驗要求
計算機科學、人工智能
、軟件工程
、數學等相關專業
，本科及以上學曆（碩士/博士優先）；
3年以上人工智能相關研發經驗，有完整的大模型項目落地經驗；
有大模型訓練、微調或智能體應用的實際上線項目經驗者優先。
2. 核心技術能力
編程基礎：精通Python，熟悉C 或Go者優先；具備良好的代碼規範和工程化能力
；
深度學習框架：熟練掌握PyTorch、TensorFlow、DeepSpeed
、Megatron-LM
、vLLM等至少兩種
；
大模型技術：
深入理解Transformer

、GPT、LLaMA
、Qwen、DeepSeek等主流大模型架構及原理；
具備大模型預訓練

、SFT、RLHF/DPO/GRPO等微調技術的實踐經驗

；
熟悉模型量化（GPTQ/AWQ/GGUF）、推理加速、分布式訓練與部署
；
智能體與RAG：
熟悉LangChain、LlamaIndex
、AutoGen、Dify、Coze等Agent開發框架；
深入理解RAG架構，熟悉向量數據庫（Milvus、Faiss、PgVector、Elasticsearch等）及Embedding技術
；
具備Function Calling、ReAct、CoT等Agent核心範式的開發經驗；
基礎設施：熟悉Linux環境、Docker/Kubernetes、GPU集群調度（Slurm/K8s）、CUDA編程基礎；
模型評估：熟悉大模型評測方法（如MMLU、C-Eval、HumanEval等），具備模型效果調優能力。
3. 綜合素質要求
具備獨立解決複雜技術問題的能力，能夠從零搭建大模型訓練或應用環境
；
對前沿技術有強烈好奇心，能快速跟進並實踐最新研究成果；
具備良好的溝通能力和團隊協作精神
，能將技術語言轉化為業務語言；
有技術博客、開源項目貢獻、頂會論文（NeurIPS/ICML/ACL等）者優先。