工作职责:

1、面向AI应用场景设计开发业界领先的AI工程和软件平台，包括语料数据工程，prompt工程，混合多级检索RAG加速工程、模型训练降本、推理加速、前处理后处理等；

2、关注业界最新发展趋势，确保技术方案的业界竞争力，主动探索相关业务领域的创新场景和体验，包括但不限于AI辅助测试、代码生成，诊断，知识问答等；

3、负责大模型AI4Test数据质量工程、prompt工程、评测工程优化研究和落地，负责微调语料数据提取、检查、清洗、数据质量评估，RAG向量库构建，包括上下文知识文档切片、小文本自动分类、多态数据转换；负责X-shot、COT prompt工程实践；

4、负责全场景AI推理框架的架构设计、技术选型、关键技术研究及核心代码开发工作；

5、设计，开发，训练和优化大模型，跟踪和研发代码大模型的预训练、持续训练、SFT、RLHF、模型量化等技术；

6、研发基于大模型、RAG、Agents的代码理解、代码生成、代码修复、智能问答、漏洞精准精测、恶意行为检测、敏感信息检测等下游应用；

7、研究和实现大模型安全关键技术，保障大模型内容安全和对抗安全，并在隐私风险、威胁评估、内容风控等领域进行应用，提供自动化评测能力；

8、深入了解如K8S，Knative，Serverless，WASM，IaC等主流及新兴云原生技术，特别在应用托管领域与大模型结合的演进方向；

9、跟踪最新的学术研究，将最新的研究成果引入到产品模型开发中。

任职资格:

1、计算机通信或相关专业，本科及以上学历，有大模型算法开发/大模型工程开发工作经验；

2、熟悉机器学习、算法优化、大模型技术及衍生的RAG工程、Agent工程技术。熟悉常用推理框架PyTorch或TensorFlow框架，掌握其原理和使用；

3、熟悉大模型虚拟化/异构计算/GPU/RDMA网络/K8S 异构资源调度和异构资源组网等技术；

4、精通至少一种编程语言（如python，Java，C++）；

5、有大型的大模型应用落地开发经验，例如知识问答、自动化BI、内容文摘生成、多模态等领域应用。在知识加工、语料生成、Prompt工程优化、LLM模型微调、模型效果评测等领域有具体实践；

6、熟悉大模型算法应用及业界主流的平台及框架，如langchain/LlamaIndex，有基于上述平台或框架完整搭建并参与过相关项目落地或开源社区的贡献者优先。