岗位名称：大模型应用开发工程师
工作地点：银和港
岗位类型：全职
招聘人数：3
岗位职责
• 设计并开发基于大语言模型（LLM）的AI 应用系统，支持多轮结构化对话、报告解析、个性化干预方案生成设计并开发基于大语言模型（LLM）的化工、应急行业对话系统构建高可靠对话状态管理引擎，实现有限状态机（FSM）驱动的路径引导。
• 集成 RAG 架构：使用 LlamaIndex 实现知识检索，结合 Milvus / Elasticsearch 构建 SOP 向量库
• 设计会话持久化与用户上下文管理机制，基于 Redis 实现带 user_id 的安全会话隔离与审计追踪；
• 优化 LLM 推理链路：集成 主流开源模型，设计 Prompt 工程、Rerank 策略与输出合规性控制
• 参与公司AI产品需求分析、概要设计、详细设计以及技术文档编写，确保产品符合业务需求和技术规范，参与设计讨论以及技术方案制定，确保项目的顺利推进；
• 跟踪并引入新技术，提升软件系统的性能和可靠性。支持产品生命周期中的问题定位和故障排除；
岗位要求：
• 熟悉Transformer架构及其变体（如BERT、GPT、Qwen、Deepseek等），能够根据业务需求进行模型微调（Fine-tuning）和优化。
• 熟悉RAG技术，理解其核心原理并能设计实现基于外部知识库（如向量数据库、结构化数据）的高效检索与生成解决方案，熟练使用Elasticsearch、FAISS、Milvus等检索技术，熟悉嵌入模型，优化模型的上下文理解和生成质量。
• 熟悉多模态大模型的原理及微调及性能测试。
• 熟悉Agent的原理及
• 有 对话系统开发经验，理解状态管理（FSM、Form-filling、Memory 设计）；
• 熟悉 Redis / PostgreSQL/MySql 等数据存储，能设计会话级上下文模型；
• 能部署和调用主流开源大模型，了解 vLLM / TGI / Ollama 等推理框架；
• 精通Java与Python语言，熟悉Spring Boot、Spring Cloud、Langchian、LLamaIndex等框架，了解其原理和实现机制。
• 能够进行数据预处理、特征工程、模型训练及性能评估，确保模型在实际场景中的高效性和准确性。
• 具备良好的问题解决能力、沟通能力和团队协作精神，能够承受一定的工作压力，能够主动探索新技术，提升产品性能和用户体验。
优先者：
• 有使用市场主流人工智能大模型或类似大型模型进行训练和优化的经验者优先。
• 了解 LLM Agent 基本原理，有 Function Calling 或 Tool Use 实践经验；
• 能设计模块化工具链（如 OCR、检索、计算器），供 LLM 按需调用。
• 熟悉使用AI编程工具；
• 对 模型安全、幻觉抑制、输出合规有实践经验；
• 熟悉 Docker 具备云原生部署经验；