崗位職責：
參與公司項目中大模型應用的開發工作：
1. 行業大模型應用研發：聚焦特定行業場景，負責大模型相關應用的設計、開發、調試與落地，結合行業需求搭建知識庫、優化提示工程，確保應用貼合業務實際并高效運行；
2. 技術落地與優化：負責大模型應用的部署實施，針對高并發、低延遲等需求進行模型推理優化，配合產品、算法團隊推進項目迭代，解決應用落地過程中的技術難題；
3. 大模型技術探索：跟蹤大模型領域前沿技術動態，研究主流大模型（LLaMA、ChatGLM等）的原理與優化方向，探索微調、量化、多模態融合等技術的落地可行性，形成技術積累。
任職要求：
1. 本科及以上學歷，計算機科學與技術、軟件工程、人工智能、機器學習、數據科學等相關專業，碩士學歷優先；
2.3年以上相關經驗，有完整的大模型應用項目（如智能對話、知識庫問答、內容生成、代碼輔助等）開發落地經驗者優先；
3. 具備扎實的計算機基礎知識，掌握數據結構、算法、操作系統、計算機網絡等核心理論，有良好的編碼素養和技術沉淀；
4. 熟練掌握至少一門主流編程語言（Python、Java、Go等，Python優先），能夠獨立完成大模型相關應用的開發、調試與優化；
5. 熟悉主流大模型（如LLaMA、ChatGLM、Qwen、GPT系列等）的原理、特性及應用場景，掌握大模型微調（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）、向量檢索、知識庫構建等核心技術，熟悉工作流與智能體應用的構建；
6. 熟練使用大模型相關開發框架（如LangChain、LlamaIndex等），熟悉PyTorch、TensorFlow等深度學習框架，了解模型部署工具（如vLLM、Triton、FastAPI）；熟練使用Dify搭建大模型應用；
7.具備數據清洗、標注、預處理能力，能夠處理文本、圖像等多模態數據，了解數據增強、特征工程等相關技術；
8.了解大模型部署流程，具備模型量化、剪枝、推理優化等相關經驗，能夠提升模型響應速度和并發處理能力，適配不同部署環境（云端、邊緣端）；
9.具有較強的學習能力，有獨立分析和解決問題的能力，有良好的溝通能力和團隊協作精神。
加分項：
1. 有大模型訓練、預訓練相關經驗，或深入研究過特定領域（如城市治理、教育、金融）大模型應用者優先；
2. 熟悉Docker、K8s等容器化、集群化技術，具備大規模模型部署和運維經驗者優先；
3. 具備多模態大模型（文本+圖像、語音）應用開發經驗者優先。