岗位职责：
1. 端到端负责大模型训练：设计并执行预训练、微调和强化学习方案，优化训练策略、数据调度与超参数；搭建与维护分布式训练平台，提升效率与资源利用率。
2. 构建与优化AI原生知识体系：应用检索增强（RAG）技术，搭建AI知识库；主导知识图谱开发，包括实体/关系抽取、图谱存储与质量迭代，实现多源异构知识融合。
3. 复杂智能体（Agent）开发：实现多智能体通信与协作，推进智能体间高效交互。
4. 后端服务与部署：基于 FastAPI/Flask/Django 开发接口，使用 Docker 容器化交付；掌握大模型本地化部署流程。
5. 工具与框架：熟练应用 LangChain、RAGFlow、AutoGen 等生态，借助 AI 编程工具加速需求分析、设计与测试。
任职要求：
1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业。
2. 年及以上 Python 开发经验，精通数据结构与算法；理解 LLM 原理，具备 RAG/Agent 项目实战经验。
3. 熟悉 PyTorch Lightning、DeepSpeed、Accelerate 等训练框架及分布式训练技术。
4. 精通至少一种 模型通信框架（Flask/ FastAPI/ Django）与 Docker 容器化。
5. 有知识图谱构建经验，熟悉 Neo4j、JanusGraph 等图数据库及知识抽取与融合方法。
良好沟通协作能力，学习快速，能适应高节奏研发环境。