一、职位描述
1. 通用基础模型服务开发：依据业务优先级，负责通用OCR、通用语音识别、通用多模态大模型等核心基础能力的技术调研、开发与落地；设计并输出标准化API接口及服务文档，确保服务的高可用性与易用性。
2. 垂类场景小模型研发：深入理解各行业业务需求，针对工业、政务、医疗、司法等特定领域场景，开展定制化小模型的研发工作，包括数据处理、模型训练、优化与部署，确保模型精准适配业务实际应用场景。
3. 全流程模型评测：建立完善的模型评测体系，制定科学的评测指标（如准确率、召回率、响应速度等），对通用模型及垂类模型进行全生命周期评测，输出评测报告并提出模型优化建议，持续提升模型性能。
4. 模型服务运维与迭代：配合运维团队完成模型服务的部署、监控与故障排查；跟踪业务反馈与技术前沿，推动模型服务的持续迭代与升级，保障服务质量。
二、职位要求
1.35岁以下,本科及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、人工智能、电子信息工程等相关专业，3年及以上AI模型开发或工程化落地经验；具备优秀项目成果的硕士以上应届毕业生可酌情考虑。
2. 精通至少一种AI技术方向（OCR、语音识别、多模态大模型优先），熟悉该方向主流模型架构（如OCR领域的CRNN、PP-OCR，语音领域的Wav2Vec、Whisper，多模态领域的CLIP、BLIP等），有相关模型开发与落地经验者优先。
3. 具备扎实的编程能力，熟练掌握Python，精通TensorFlow/PyTorch等至少一种深度学习框架，能够独立完成模型的训练、调优与部署工作。
4. 了解模型工程化相关技术，熟悉模型压缩（量化、剪枝）、推理加速、及服务化部署（FastAPI、Flask、TensorFlow Serving等），有大小模型国产化适配（昇腾、海光、昆仑等）经验者优先。
5. 具备数据处理能力，熟悉常用数据标注工具与数据清洗方法，能针对模型需求完成数据预处理与数据集构建；掌握模型评测方法，能设计合理评测方案并输出详细评测报告。
6. 了解至少一个行业（工业、政务、司法、医疗）的业务特点，有制造业相关垂类模型研发经验者优先。