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崗位職責(zé) 一、AI應(yīng)用開發(fā)： 1、開發(fā)基于大模型（LLM）、生成式AI（AIGC）的應(yīng)用程序，如智能對話、內(nèi)容生成、Agent系統(tǒng)等。 2、優(yōu)化AI應(yīng)用的工程架構(gòu)，提升服務(wù)性能（如響應(yīng)速度、并發(fā)能力）。 3、設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)AI服務(wù)的API、數(shù)據(jù)管道及前后端集成。 二、AI模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)： 1、針對業(yè)務(wù)需求，訓(xùn)練、微調(diào)（Fine-tuning）AI模型（如LLM、Diffusion Model、CV/NLP模型等）。 2、參與數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注及增強(qiáng)，提升模型效果。 3、探索模型壓縮（Quantization）、蒸餾（Distillation）等技術(shù)，優(yōu)化推理效率。 4、跟蹤最新論文與技術(shù)（如LoRA、QLoRA、RLHF等），推動模型迭代。 三、工程化落地： 1、完成模型從訓(xùn)練到部署的全流程（如ONNX/TensorRT轉(zhuǎn)換、Docker/K8s部署）。 2、監(jiān)控模型線上表現(xiàn)，持續(xù)優(yōu)化效果與穩(wěn)定性。 任職要求（核心技能）： 一、開發(fā)能力： 1、熟練使用Python，熟悉PyTorch/TensorFlow框架，掌握LangChain、LlamaIndex等AI開發(fā)工具。 2、具備后端開發(fā)經(jīng)驗(yàn)（如FastAPI/Flask/Django），熟悉RESTful/WebSocket接口設(shè)計(jì)。 二、模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)： 1、有深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，熟悉Transformer、Diffusion等架構(gòu)。 2、掌握Fine-tuning、Prompt Engineering、RLHF等調(diào)優(yōu)方法。 3、熟悉常見開源模型（如LLaMA、Stable Diffusion、BERT等）的訓(xùn)練與部署。 三、工程化能力： 1、熟悉模型部署工具（如vLLM、Triton Inference Server）及云平臺（AWS/Azure）。 2、了解MLOps流程（如MLflow/Kubeflow），有Pipeline構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。