一、職位概述
AI大模型工程師主要負(fù)責(zé)人工智能模型的選型與優(yōu)化工作，助力公司探索人工智能在傳統(tǒng)制造業(yè)中的創(chuàng)新應(yīng)用，覆蓋銷售、研發(fā)、供應(yīng)鏈、生產(chǎn)及財(cái)務(wù)等核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

二、主要職責(zé)
1.結(jié)合企業(yè)實(shí)際業(yè)務(wù)需求，篩選合適的開源模型，并完成私有化部署與日常運(yùn)維；
2.設(shè)計(jì)高效且具備良好擴(kuò)展性的AI大模型架構(gòu)，包括Transformer及其衍生結(jié)構(gòu)，適配多樣化業(yè)務(wù)場景；
3.開展模型參數(shù)調(diào)優(yōu)工作，持續(xù)提升模型運(yùn)行性能與預(yù)測(cè)精度；
4.應(yīng)用模型壓縮、量化與知識(shí)蒸餾等技術(shù)手段，降低模型資源占用，提升推理效率；
5.面向具體業(yè)務(wù)需求，開發(fā)基于大模型的應(yīng)用系統(tǒng)與解決方案，實(shí)現(xiàn)與現(xiàn)有平臺(tái)的融合對(duì)接，推動(dòng)功能升級(jí)與流程優(yōu)化，并承擔(dān)系統(tǒng)的上線部署與后續(xù)維護(hù)；
6.組織大規(guī)模數(shù)據(jù)的采集與整理，執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理操作，保障數(shù)據(jù)質(zhì)量與一致性；開展數(shù)據(jù)標(biāo)注與分類工作，構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；運(yùn)用數(shù)據(jù)分析與挖掘方法，提取關(guān)鍵特征與信息，支撐模型訓(xùn)練與迭代優(yōu)化。

三、任職要求
（一）教育背景
計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息技術(shù)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。

（二）專業(yè)技能
1.精通Python、Java、C++等編程語言，具備扎實(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)；
2.熟練使用TensorFlow、PyTorch等主流深度學(xué)習(xí)框架，能夠獨(dú)立完成模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)；
3.掌握多模態(tài)技術(shù)及其架構(gòu)設(shè)計(jì)，理解其底層原理與典型應(yīng)用場景；
4.對(duì)Deepseek、Kimi、豆包、通義千問、智譜等主流大模型有深入實(shí)踐經(jīng)歷，具備豐富的模型微調(diào)與訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)；
5.熟悉常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法與深度學(xué)習(xí)模型；
6.具備數(shù)據(jù)挖掘、清洗與預(yù)處理能力，熟練運(yùn)用SQL/Hive/Spark等工具進(jìn)行海量數(shù)據(jù)處理與分析；
7.在NLP、RAG、CV、多模態(tài)或智能體等至少一個(gè)方向有技術(shù)積累并擁有實(shí)際落地項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)；

（三）工作經(jīng)驗(yàn)
具備1年以上AI大模型研發(fā)與應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，有制造業(yè)相關(guān)大模型項(xiàng)目經(jīng)歷者優(yōu)先考慮。

（四）綜合素質(zhì)
1.具備良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí)，能與跨職能團(tuán)隊(duì)高效協(xié)同；
2.擁有出色的溝通表達(dá)能力，能清晰傳遞技術(shù)思路并與內(nèi)外部人員順暢交流；
3.具備較強(qiáng)的故障排查與問題應(yīng)對(duì)能力，可快速定位并解決模型開發(fā)與部署中的各類問題；
4.學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，能迅速掌握新技術(shù)與新知識(shí)，適應(yīng)快速變化的技術(shù)環(huán)境。