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工作職責(zé)
1. LLM應(yīng)用開發(fā)與優(yōu)化
? 根據(jù)業(yè)務(wù)需求獨(dú)立設(shè)計(jì)、開發(fā)并部署LLM應(yīng)用（如智能體/工作流），不依賴LangChain/Dify等框架實(shí)現(xiàn)后端服務(wù)。
? 調(diào)優(yōu)LLM方案（效果、延遲、成本），構(gòu)建效果評(píng)估體系，推動(dòng)持續(xù)迭代。
2. AI系統(tǒng)架構(gòu)與工程化
? 設(shè)計(jì)高效穩(wěn)定的AI系統(tǒng)架構(gòu)，優(yōu)化模型推理速度及計(jì)算成本。
? 完成模型評(píng)估選型、服務(wù)化封裝、生產(chǎn)環(huán)境部署（Docker/Kubernetes/TensorRT等）。
3. 業(yè)務(wù)協(xié)同與數(shù)據(jù)處理
? 協(xié)同產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)分析業(yè)務(wù)需求，提升系統(tǒng)智能化水平。
? 協(xié)助數(shù)據(jù)采集、清洗及特征工程，構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。
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任職要求
硬性要求
1. 教育背景：計(jì)算機(jī)/數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。
2. 技術(shù)能力：
? 編程：精通 Python（必備），至少掌握J(rèn)ava/Go中的一種，具備代碼優(yōu)化能力。
? AI工程：
? 熟悉深度學(xué)習(xí)框架（TensorFlow/PyTorch），具備獨(dú)立構(gòu)建LLM應(yīng)用后端經(jīng)驗(yàn)（非框架依賴）。
? 熟練使用AI Coding工具（如Cursor/Claude Code）加速開發(fā)。
? 掌握Docker/Kubernetes部署及模型推理優(yōu)化（如TensorRT）。
3. 領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)：
? ≥1年 LLM應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，掌握Agent工作流調(diào)優(yōu)、效果評(píng)估方法。
? 至少熟悉以下一個(gè)領(lǐng)域：NLP、Agent系統(tǒng)、多模態(tài)AI。
優(yōu)先項(xiàng)
? 具備數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
? 有模型計(jì)算成本優(yōu)化或高并發(fā)服務(wù)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
? 項(xiàng)目管理/團(tuán)隊(duì)協(xié)作經(jīng)驗(yàn)。
軟性要求
? 技術(shù)熱情：對(duì)LLM技術(shù)有強(qiáng)烈興趣，熱衷動(dòng)手驗(yàn)證與快速迭代。
? 工程素養(yǎng)：扎實(shí)的算法/數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)，追求高效穩(wěn)定架構(gòu)設(shè)計(jì)。