1.AI模型开发与优化

•负责设计、训练及调优AI模型，包括但不限于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域，熟练运用PyTorch、TensorFlow等框架。

•结合RAG（检索增强生成）、Agent等架构构建智能应用，优化模型性能（如使用LORA技术微调Qwen、DeepSeek等主流大模型）。

2.工程化部署与调试

•完成模型从训练到落地的全流程，包括封装为API服务（Flask/FastAPI）、集成至现有系统，并优化推理速度及资源占用。

•熟悉云平台（AWSSageMaker、阿里云等）及容器化部署（Docker/Kubernetes），具备模型压缩（量化、剪枝）经验者优先。

3.跨部门协作与需求落地

•协同产品、研发团队，将AI能力嵌入实际业务场景（如知识库问答、自动化工具开发），推动技术成果产品化。

4.技术研究与创新

•跟踪AI前沿技术（如多模态模型、Agent应用），提出创新解决方案并快速验证可行性。