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一、崗位職責(zé)
大模型私有化部署與優(yōu)化
主導(dǎo) LLaMA、ChatGLM、DeepSeek 等主流開(kāi)源大模型的本地化部署，完成 GPU/CPU 資源調(diào)度、推理性能優(yōu)化及容器化部署（Docker/K8s），確保私有化環(huán)境下的模型高效運(yùn)行與穩(wěn)定性。
場(chǎng)景化 AI 系統(tǒng)構(gòu)建
設(shè)計(jì)并落地 RAG（檢索增強(qiáng)生成）系統(tǒng)，涵蓋文檔分塊、Embedding 生成、向量檢索（Milvus/Pinecone）全鏈路，提升垂直領(lǐng)域（如政務(wù)）知識(shí)問(wèn)答準(zhǔn)確率；
開(kāi)發(fā)行業(yè)專屬 AI Agent，結(jié)合 LangChain/LlamaIndex 工具鏈，實(shí)現(xiàn)多輪對(duì)話、任務(wù)拆解與自動(dòng)化流程（如政策文件檢索、智能客服），推動(dòng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景智能化。
模型全生命周期管理
負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注及增強(qiáng)，完成模型微調(diào)（LoRA/P-tuning）、量化壓縮（GGML/INT4）及蒸餾優(yōu)化，降低部署成本；
搭建模型評(píng)估體系，通過(guò) Prompt Engineering 與用戶反饋迭代優(yōu)化生成質(zhì)量，輸出運(yùn)維報(bào)告并提出架構(gòu)升級(jí)方案。
合規(guī)與創(chuàng)新探索
遵循《數(shù)據(jù)安全法》等法規(guī)，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)脫敏、權(quán)限控制方案，保障私有化部署的安全性；
探索多模態(tài)（文本 + 圖像）檢索、AutoGPT 類(lèi)復(fù)雜流程自動(dòng)化等前沿技術(shù)，拓展 AI 應(yīng)用邊界。
二、任職要求
1. 硬性條件
學(xué)歷：計(jì)算機(jī) / 人工智能 / 數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)本科及以上，3 年以上大模型研發(fā)經(jīng)驗(yàn)；
經(jīng)驗(yàn)：主導(dǎo)過(guò)至少 1 個(gè)大模型私有化部署全流程項(xiàng)目（從選型、調(diào)優(yōu)到落地），具備政務(wù)等垂直領(lǐng)域場(chǎng)景化開(kāi)發(fā)案例。
2. 技術(shù)能力
語(yǔ)言與框架：精通 Python，熟練使用 PyTorch/TensorFlow，熟悉 Hugging Face 生態(tài)；掌握 C++/Java 者優(yōu)先；
模型工程：熟悉 Transformer 架構(gòu)，精通模型量化、剪枝、圖優(yōu)化技術(shù)，有 LoRA 微調(diào)、RAG 系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)；
工具鏈：熟練運(yùn)用 LangChain/LlamaIndex 構(gòu)建 Agent，掌握向量數(shù)據(jù)庫(kù)（Milvus/Pinecone）、知識(shí)圖譜（Neo4j）開(kāi)發(fā)；
部署與優(yōu)化：熟悉 Docker/K8s 容器化，具備 GPU 性能調(diào)優(yōu)（CUDA/OpenVINO）或移動(dòng)端部署經(jīng)驗(yàn)。
3. 項(xiàng)目與業(yè)務(wù)理解
能從業(yè)務(wù)痛點(diǎn)反推技術(shù)方案，主導(dǎo)過(guò) AI Agent 與 CRM/OA 等系統(tǒng)的集成；
熟悉私有化部署全鏈路，包括 API 封裝、模型監(jiān)控、資源調(diào)度，具備成本優(yōu)化意識(shí)。
4. 軟性能力
協(xié)作：擅長(zhǎng)與產(chǎn)品、客戶溝通，清晰解釋技術(shù)方案，適應(yīng)敏捷開(kāi)發(fā)；
合規(guī)：重視數(shù)據(jù)安全，熟悉行業(yè)隱私保護(hù)規(guī)范；
學(xué)習(xí)：跟蹤大模型前沿（如 Agent、MoE），具備技術(shù)轉(zhuǎn)化落地能力。
三、加分項(xiàng)
在知識(shí)圖譜構(gòu)建、多模態(tài)檢索、模型輕量化（如 GGUF 格式）等方向有深度實(shí)踐；
主導(dǎo)過(guò)千萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)量的 RAG 系統(tǒng)優(yōu)化，檢索準(zhǔn)確率提升超 15%；
熟悉大模型評(píng)測(cè)工具（MMLU/HumanEval），具備 A/B 測(cè)試與效果歸因能力。
我們期待：不僅是技術(shù)專家，更是懂業(yè)務(wù)的 “AI 落地者”—— 既能解決模型部署的性能難題，也能讓 Agent 成為客戶業(yè)務(wù)的 “智能助手”。