经验：有过行业软件（教育、医疗、金融等）AI大模型的训练，toB产品；深度理解和应用大模型（大语言模型、语言模型、视频模型/闻声视频）的训练、调优，

岗位职责：

1、负责机器学习数据清洗、特征计算、模型训练及预测的开发工作；

2、负责包括大语言模型在内的深度学习训练和推理的性能优化工作；

3、负责将 AI 技术落地到商业业务系统中的开发工作。

任职要求：

1、AI开源技术研究与应用

（1）热爱研究AI开源技术，对开源社区有深入的了解，如熟悉常见的开源项目、社区文化和协作模式。

（2）能够熟练掌握并深入分析至少一种主流的AI开源框架（如TensorFlow、PyTorch等），了解其架构、算法原理及优化策略。

（3）具备将AI开源技术实际应用到具体项目中的能力，包括但不限于数据处理、模型构建、训练和优化等环节。

（4）有成功的开源项目贡献经验（如提交代码、解决问题、参与文档编写等）者优先。

（5）熟悉Milvus、Faiss、ScaNN等任意一种向量数据库产品及应用。

2、RAG、Agent与开源大模型相关

（1）深入理解RAG（检索增强生成）技术，包括其原理、优势以及适用场景，能够构建和优化RAG系统。

（2）熟悉Agent（智能体）概念和相关技术，了解Agent的架构设计、决策机制以及在不同任务中的应用方式。

（3）对LLaMA 3或DeepSeek任意一种开源大模型有深入的了解，包括其模型结构、预训练方法、微调技术以及与其他模型相比的特点，能够进行基于开源大模型的模型部署与应用开发。

3、部署与转化能力

（1）熟练掌握将AI模型部署到不同环境（如云平台、本地服务器、边缘设备等）的技术，熟悉相关的部署工具和框架（如Docker、Kubernetes等）。

（2）能够针对实际业务需求，将AI技术成果转化为可落地的产品或服务，具备从原型到产品化的全流程经验者优先。

（3）了解模型优化在实际部署中的重要性，掌握模型量化、剪枝等优化技术以提高模型在特定硬件上的运行效率。

4、计算机科学、人工智能、数学、电子工程等相关专业优先考虑。