职位描述：
我们正在寻找一位技术扎实且富有创新精神的大模型AI应用与部署工程师，加入我们的团队，专注于将先进的大模型（如GPT、BERT等）应用到实际业务场景中。你将负责大模型的部署、优化、集成以及后续的监控与维护，确保AI解决方案能够高效、稳定地支持业务需求。
主要职责：
1. 模型部署与优化：负责将预训练的大模型（如QWEN、DEEPSEEK等）部署到生产环境，优化模型推理性能，降低延迟和资源消耗。
2. 模型集成：将大模型与现有业务系统（如Web应用、移动端、数据库等）无缝集成，确保AI功能能够顺利落地。
3. 性能调优：通过模型压缩、量化、蒸馏等技术优化模型性能，提升推理效率，降低成本。
4. API开发与维护：设计和开发面向业务团队的API接口，确保模型能力能够被灵活调用。
5. 模型监控与维护：监控模型在生产环境中的表现，及时发现并解决性能下降或异常问题，确保系统的稳定性和可靠性。
6. 技术文档编写：撰写清晰的技术文档，包括模型部署流程、API使用指能优化方案等。
7. 跨团队协作：与产品经理、开发团队、运维团队紧密合作，确保AI解决方案能够满足业务需求并顺利交付。
技术要求：
1. 教育背景：计算机科学、软件工程、人工智能或相关领域的本科及以上学历。2. 编程技能：熟练掌握Python，熟悉至少一种后端开发语言（如Java、Go、Node.js等）。
3. 模型部署经验：熟悉大模型（如QWEN、DEEPSEEK等）的部署工具（如TensorFlowServing、TorchServe、FastAPI等），具备模型推理优化的经验。
4. API开发：有丰富的API设计与开发经验，熟悉RESTfulAPI或GraphQL。
5. 云计算与容器化：熟悉主流云计算平台（如AWS、GCP、Azure等），具备Docker、Kubernetes等容器化技术的使用经验。
6. 数据处理：熟悉数据处理工具（如Pandas、NumPy等），具备数据清洗、预处理和特征工程的经验。
7. 问题解决能力：具备较强的分析和解决问题的能力，能够独立应对复杂的技术挑战。
8. 团队合作：良好的沟通能力和团队合作精神，能够在跨职能团队中有效协作。
加分项：
1. 有实际的大模型（如QWEN、DEEPSEEK等）应用经验，特别是在业务场景中的落地经验。
2. 熟悉Prompt Engineering（提示工程）和Fine-tuning（微调）技术。
3. 有高性能计算（HPC）或GPU集群的使用经验。
4. 熟悉CI/CD工具（如Jenkins、GitLab CI等），具备自动化部署的经验。