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崗位職責(zé)
1、主導(dǎo)大模型本地化部署與優(yōu)化：負(fù)責(zé)LLM等AI模型的部署、性能調(diào)優(yōu)及容器化部署，保障高效穩(wěn)定運(yùn)行。
2、負(fù)責(zé)大模型全流程開發(fā)：涵蓋訓(xùn)練、微調(diào)、Prompt工程及RAG優(yōu)化，持續(xù)提升模型在業(yè)務(wù)場(chǎng)景的輸出效果。
3、構(gòu)建行業(yè)知識(shí)圖譜與智能體：從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中抽取實(shí)體/關(guān)系，設(shè)計(jì)知識(shí)圖譜；開發(fā)應(yīng)用于生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、營(yíng)銷等環(huán)節(jié)的AI智能體。
4、開發(fā)AI應(yīng)用系統(tǒng)：基于LangChain等框架設(shè)計(jì)LLM應(yīng)用架構(gòu)，利用FastAPI構(gòu)建高性能服務(wù)接口。
5、推動(dòng)AI技術(shù)工業(yè)場(chǎng)景落地：將模型能力嵌入質(zhì)量檢測(cè)、流程優(yōu)化等制造業(yè)核心環(huán)節(jié)，輸出解決方案。
任職要求
1、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。
2、精通大模型技術(shù)棧：
（1）熟練使用PyTorch/TensorFlow訓(xùn)練和微調(diào)模型；
（2）掌握LangChain、Ollama、RAG等LLM開發(fā)技術(shù)。
3、具備工程化落地能力：
（1）豐富的模型本地化及容器化（Docker/K8s）部署經(jīng)驗(yàn)；
（2）熟悉FastAPI等后端開發(fā)框架。
4、專業(yè)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)：
（1）掌握Prompt工程和模型優(yōu)化方法；
（2）具備知識(shí)圖譜構(gòu)建或智能體開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
5、強(qiáng)協(xié)作與執(zhí)行力：良好的跨團(tuán)隊(duì)溝通能力，能快速適應(yīng)制造業(yè)開發(fā)節(jié)奏。