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?3.設計與實施大模型私有化部署方案，包括GPU集群資源調度優(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.跟蹤并應用大模型前沿技術，推動RAG、Agent、多模態(tài)等技術在企業(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)據團隊與業(yè)務部門，完成數(shù)據清洗、預處理及標注工作，確保訓練數(shù)據質量，并主導模型微調（如LoRA/QLoRA）、評估及迭代優(yōu)化。

二、任職要求

（一）技術基礎

熟悉Transformer、BERT、GPT等主流模型架構，精通PyTorch/TensorFlow深度學習框架。

精通Python編程，具備高并發(fā)系統(tǒng)開發(fā)經驗（如QPS≥1000的服務優(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)據庫、RAG系統(tǒng)調優(yōu)或智能體開發(fā)實戰(zhàn)經驗。

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

?（三）經驗與能力

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)對接經驗者優(yōu)先（如OA/ERP/財務系統(tǒng)）。

2.具備技術產品化思維，能快速理解業(yè)務痛點并提出解決方案，抗壓能力強，適應敏捷開發(fā)節(jié)奏。

（四）學歷與軟技能

1.學習能力強，計算機、人工智能等相關專業(yè)本科及以上學歷，1年以上AI大模型研發(fā)經驗。

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