岗位职责
1.模型部署与优化：使用MindIE、vLLM等框架进行大模型及AI模型的部署和服务化封装，并优化性能;
2.模型训练与评估：承担AI模型的微调（如LoRA、P-Tuning）、强化学习训练及模型评估工作；
3.AI应用开发：根据业务需求，使用Python/Java开发AI驱动的应用模块，例如智能对话、智能问数、个性化推荐、多智能体协作等；
4.系统架构设计：设计并开发高可用、可扩展的AI服务平台与后端系统，进行服务编排、任务调度和接口集成；
5.架构改进：参与AI系统的整体架构设计，包括模型推理pipeline、缓存策略、负载均衡和容错机制；
6.前沿技术跟踪：关注并探索LLM相关前沿技术，包括预训练、后训练、RAG、Agent等，能判断技术实际价值，并高效落地应用;
7.跨团队协作：与产品、前端和运维团队紧密合作，确保AI能力在产品中的高效集成与交付；
8.技术创新：跟踪AI工程化的最新技术趋势，推动技术升级与架构演进，形成可复用的解决方案。

任职要求
1.计算机/人工智能或相关专业博士研究生学历；
2.熟悉Python编程，熟悉异步编程、多进程/多线程处理，具备良好的工程规范意识；
3.熟悉Docker、Kubernetes、CI/CD流程，具备云原生应用开发经验；
4.熟悉主流AI/深度学习框架，至少精通以下一项：PyTorch、TensorFlow、Hugging Face Transformers，具备大模型或深度学习模型的实际部署经验；
5.深刻理解机器学习，深度学习等算法原理，有大模型训练（如LoRA、SFT、RLHF）经验；
6.熟悉向量数据库（如Milvus、Weaviate）及RAG架构实现，参与过AI平台、MLOps系统项目落地，有LangChain、LlamaIndex等AI应用开发框架使用经验与有AI Agent、智能工作流设计与开发经验;
7.具备良好的沟通能力和团队协作精神，能独立承担模块设计与开发任务。