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崗位職責(zé)：
1. 負(fù)責(zé)企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用系統(tǒng)研發(fā)
構(gòu)建智能體（Agents）執(zhí)行框架，主導(dǎo)高并發(fā)知識(shí)庫問答系統(tǒng)（RAG）的分布式架構(gòu)設(shè)計(jì)與性能優(yōu)化。
推動(dòng)多模態(tài)生成系統(tǒng)（文本/圖像/語音等）的工程化落地。
2. 主導(dǎo)大模型全鏈路研發(fā)
負(fù)責(zé)模型微調(diào)（SFT）、參數(shù)高效微調(diào)（PEFT）、對(duì)齊訓(xùn)練等工作。
搭建完善的 Prompt 工程體系，推動(dòng) RAG 方案的全流程優(yōu)化（檢索、召回、生成、重排序等）。
3. 設(shè)計(jì)高可用的復(fù)雜分布式系統(tǒng)架構(gòu)
設(shè)計(jì)和優(yōu)化 AI 服務(wù)的高可用部署架構(gòu)（優(yōu)先支持華為昇騰 / ARM）。
負(fù)責(zé) GPU/ NPU 資源調(diào)度、推理加速、向量檢索性能優(yōu)化。
深度定制 LangChain / LlamaIndex 等框架，進(jìn)行源碼級(jí)別性能增強(qiáng)。
4. 構(gòu)建AI系統(tǒng)評(píng)測與監(jiān)控體系
制定并落地 RAG 準(zhǔn)確率、生成質(zhì)量、延遲指標(biāo)等核心評(píng)測體系。
負(fù)責(zé)離線/在線的評(píng)測工具鏈構(gòu)建與回歸測試自動(dòng)化。
5. 技術(shù)前沿研究與架構(gòu)升級(jí)
跟蹤大模型、Agent、檢索增強(qiáng)等領(lǐng)域前沿技術(shù)，主導(dǎo)關(guān)鍵組件的技術(shù)選型。
推動(dòng)平臺(tái)架構(gòu)持續(xù)演進(jìn)，沉淀標(biāo)準(zhǔn)化工程實(shí)踐。
任職要求
1. 計(jì)算機(jī)及相關(guān)專業(yè)碩士學(xué)歷
具備企業(yè)級(jí)系統(tǒng)架構(gòu)經(jīng)驗(yàn)，有百萬級(jí)日調(diào)用量系統(tǒng)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
2. 精通分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)
掌握分布式存儲(chǔ)與檢索（HDFS、Elasticsearch 等）、分布式計(jì)算（Spark、Flink）。
熟悉高并發(fā)、高可用系統(tǒng)的性能調(diào)優(yōu)方法。
3. 深入理解 RAG 技術(shù)體系
熟練掌握混合檢索、向量索引、查詢擴(kuò)展、重排序等核心能力。
有端到端檢索鏈路優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
4. 掌握大模型工業(yè)化落地方法論
熟悉 SFT/數(shù)據(jù)構(gòu)造/對(duì)齊訓(xùn)練/PEFT 等訓(xùn)練流程。
能構(gòu)建可復(fù)用 Prompt 模板體系與高質(zhì)量提升策略。
5. 具備復(fù)雜系統(tǒng)調(diào)優(yōu)與問題解決能力
6. 具備高性能工程能力，精通 C++ / Java / Python，能進(jìn)行框架源碼級(jí)優(yōu)化或自研高并發(fā)組件。