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1、負責(zé)AI算法的設(shè)計、開發(fā)與優(yōu)化，包括但不限于大模型（LLM）、深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語言處理等領(lǐng)域。
2、將Python實現(xiàn)的算法（基于PyTorch/TensorFlow等框架）封裝為可復(fù)用的服務(wù)接口（如REST API），并部署到生產(chǎn)環(huán)境。
3、與Java后端團隊協(xié)作，將算法模塊無縫集成到Java項目中，確保高效、穩(wěn)定的系統(tǒng)運行。
4、參與模型的訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、評估及性能優(yōu)化，推動算法在實際業(yè)務(wù)場景中的落地。
5、跟蹤AI領(lǐng)域前沿技術(shù)，探索大模型（如Transformer、多模態(tài)模型）的創(chuàng)新應(yīng)用。

崗位要求：

1、編程能力：
精通 Python，熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 等主流深度學(xué)習(xí)框架，具備實際項目經(jīng)驗。
2、熟悉 Java 編程語言，了解Spring Boot框架，能夠與Java后端系統(tǒng)協(xié)同開發(fā)。
3、算法經(jīng)驗：
有 大模型（LLM） 或復(fù)雜算法開發(fā)經(jīng)驗，熟悉模型訓(xùn)練、微調(diào)（如SFT、RLHF）、推理優(yōu)化等流程。
4、具備扎實的算法理論基礎(chǔ)，熟悉機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法設(shè)計。
部署與集成能力：
5、能夠?qū)ython算法封裝為服務(wù)（如FastAPI、Flask），并通過REST API與Java項目對接。
6、熟悉Docker、Kubernetes等容器化部署技術(shù)，有模型服務(wù)化（如PyTorch Serving）經(jīng)驗者優(yōu)先。
7、工程能力：
有實際項目經(jīng)驗，能夠獨立完成從算法設(shè)計到生產(chǎn)部署的全流程。
掌握Git、CI/CD等工具鏈。