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崗位職責(zé)： 1、大模型部署與運(yùn)維支持 - 負(fù)責(zé)主流AI大模型如LLAMAMA、Qwen、Deepseek等本地化部署、性能調(diào)優(yōu)及運(yùn)維支持； - 能夠開發(fā)適配公司私有化環(huán)境的部署工具鏈，支持模型加密、權(quán)限管理等數(shù)據(jù)安全需求； 2、模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu) - 基于昇騰、TensorFlow、PyTorch等框架，對(duì)大模型進(jìn)行分布式訓(xùn)練、微調(diào)及性能優(yōu)化（如量化壓縮、低秩分解等技術(shù)），提升訓(xùn)練效率和推理速度，能夠結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，設(shè)計(jì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)、長(zhǎng)序列訓(xùn)練等調(diào)優(yōu)策略； - 基于通用大模型，通過(guò)RAG（檢索增強(qiáng)生成）、領(lǐng)域知識(shí)注入、數(shù)據(jù)蒸餾等技術(shù)，構(gòu)建適配公司業(yè)務(wù)的輕量化垂直模型； - 建立本地知識(shí)庫(kù)的自動(dòng)化清洗、標(biāo)注及回流機(jī)制，提升模型領(lǐng)域適配性。 3、智能體開發(fā)與落地 - 根據(jù)公司業(yè)務(wù)部門需求，開發(fā)基于大模型的智能體（Agent）系統(tǒng)，支持ReAct、GraphRAG等復(fù)雜推理范式，實(shí)現(xiàn)任務(wù)自動(dòng)化與多模態(tài)交互。 - 結(jié)合RAG（檢索增強(qiáng)生成）、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的智能化升級(jí)； - 優(yōu)化模型服務(wù)接口，集成至企業(yè)現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)，確保高并發(fā)場(chǎng)景下的穩(wěn)定性。 4. 跨部門協(xié)作與數(shù)據(jù)安全 - 與業(yè)務(wù)部門深度對(duì)接溝通，挖掘AI技術(shù)賦能潛力，推動(dòng)技術(shù)成果在企業(yè)中的落地，提高各業(yè)務(wù)部門工作效率； - 建立AI模型訓(xùn)練與應(yīng)用的數(shù)據(jù)安全機(jī)制，確保本地知識(shí)庫(kù)、敏感信息在訓(xùn)練與- 推理過(guò)程中的保密性；制定AI使用規(guī)范，定期開展模型安全評(píng)估與風(fēng)險(xiǎn)防控 。 任職要求 1、技術(shù)要求 - 熟悉主流大模型技術(shù)（如GPT、Llama、DeepSeek、文心一言等）及開源框架（Hugging Face、LangChain等）； - 熟悉大模型部署工具（如TensorRT-LLM、vLLM、Triton）及容器化技術(shù)（Docker/K8s）； - 熟悉主流大模型架構(gòu)（如Transformer、MoE）及調(diào)優(yōu)方法（如LoRA、Prompt Tuning） ； - 精通Python/C++，熟悉TensorFlow/PyTorch框架，具備分布式訓(xùn)練、模型壓縮加速經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先； - 具備智能體開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉Agent框架（AutoGen、MetaGPT等）及RAG技術(shù)實(shí)現(xiàn)； - 熟悉數(shù)據(jù)安全技術(shù)（數(shù)據(jù)脫敏、訪問(wèn)控制、加密傳輸?shù)龋?，了解《?shù)據(jù)安全法》等法規(guī)。 2、專業(yè)及工作經(jīng)驗(yàn)要求 - 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷； - 至少2年以上大模型相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)過(guò)至少一個(gè)完整的大模型本地化部署或垂直領(lǐng)域優(yōu)化項(xiàng)目； - 具備良好的跨部門協(xié)作溝通能力，團(tuán)隊(duì)合作精神。