岗位职责
一、AI应用开发：
1、开发基于大模型（LLM）、生成式AI（AIGC）的应用程序，如智能对话、内容生成、Agent系统等。
2、优化AI应用的工程架构，提升服务性能（如响应速度、并发能力）。
3、设计并实现AI服务的API、数据管道及前后端集成。
二、AI模型训练与调优：
1、针对业务需求，训练、微调（Fine-tuning）AI模型（如LLM、Diffusion Model、CV/NLP模型等）。
2、参与数据清洗、标注及增强，提升模型效果。
3、探索模型压缩（Quantization）、蒸馏（Distillation）等技术，优化推理效率。
4、跟踪最新论文与技术（如LoRA、QLoRA、RLHF等），推动模型迭代。
三、工程化落地：
1、完成模型从训练到部署的全流程（如ONNX/TensorRT转换、Docker/K8s部署）。
2、监控模型线上表现，持续优化效果与稳定性。
任职要求（核心技能）：
一、开发能力：
1、熟练使用Python，熟悉PyTorch/TensorFlow框架，掌握LangChain、LlamaIndex等AI开发工具。
2、具备后端开发经验（如FastAPI/Flask/Django），熟悉RESTful/WebSocket接口设计。
二、模型训练经验：
1、有深度学习模型训练实战经验，熟悉Transformer、Diffusion等架构。
2、掌握Fine-tuning、Prompt Engineering、RLHF等调优方法。
3、熟悉常见开源模型（如LLaMA、Stable Diffusion、BERT等）的训练与部署。
三、工程化能力：
1、熟悉模型部署工具（如vLLM、Triton Inference Server）及云平台（AWS/Azure）。
2、了解MLOps流程（如MLflow/Kubeflow），有Pipeline构建经验者优先。