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?3.設(shè)計與實施大模型私有化部署方案，包括GPU集群資源調(diào)度優(yōu)化、模型輕量化（如量化/剪枝/蒸餾）及推理性能優(yōu)化，保障企業(yè)級部署的效率與成本控制。

4.跟蹤并應(yīng)用大模型前沿技術(shù)，推動RAG、Agent、多模態(tài)等技術(shù)在企業(yè)管理場景中的工程化落地，持續(xù)優(yōu)化模型效果與系統(tǒng)性能。

?5.協(xié)同數(shù)據(jù)團隊與業(yè)務(wù)部門，完成數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理及標(biāo)注工作，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量，并主導(dǎo)模型微調(diào)（如LoRA/QLoRA）、評估及迭代優(yōu)化。

二、任職要求

（一）技術(shù)基礎(chǔ)

熟悉Transformer、BERT、GPT等主流模型架構(gòu)，精通PyTorch/TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架。

精通Python編程，具備高并發(fā)系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗（如QPS≥1000的服務(wù)優(yōu)化案例）。

?（二）工具與生態(tài)

1.熟練使用LangChain、Dify等大模型開發(fā)工具，具備向量數(shù)據(jù)庫、RAG系統(tǒng)調(diào)優(yōu)或智能體開發(fā)實戰(zhàn)經(jīng)驗。

2.掌握Docker/Kubernetes等容器化技術(shù)，熟悉分布式訓(xùn)練（DeepSpeed/Megatron-LM）及模型部署工具（TensorRT/vLLM）。

?（三）經(jīng)驗與能力

1.至少全程參與過1個以上大模型項目落地，具備企業(yè)級中后臺系統(tǒng)對接經(jīng)驗者優(yōu)先（如OA/ERP/財務(wù)系統(tǒng)）。

2.具備技術(shù)產(chǎn)品化思維，能快速理解業(yè)務(wù)痛點并提出解決方案，抗壓能力強，適應(yīng)敏捷開發(fā)節(jié)奏。

（四）學(xué)歷與軟技能

1.學(xué)習(xí)能力強，計算機、人工智能等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，1年以上AI大模型研發(fā)經(jīng)驗。

2.具備優(yōu)秀溝通能力和團隊協(xié)作精神，能主導(dǎo)跨部門技術(shù)方案實施。