一、職位概述
AI大模型工程師負(fù)責(zé)人工智能模型的選型與優(yōu)化工作，助力公司通過(guò)AI技術(shù)推動(dòng)傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，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)域的智能化應(yīng)用。

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(kāi)源模型并完成私有化部署與日常維護(hù)；
2.搭建高效、可擴(kuò)展的AI大模型技術(shù)架構(gòu)，包括但不限于Transformer及其衍生結(jié)構(gòu)，適配多樣化的業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求。
3.負(fù)責(zé)模型參數(shù)調(diào)優(yōu)與性能提升，增強(qiáng)模型在實(shí)際應(yīng)用中的準(zhǔn)確率與穩(wěn)定性。
4.探索并落地模型壓縮、量化、蒸餾等優(yōu)化技術(shù)，降低存儲(chǔ)與算力消耗，提升推理效率與響應(yīng)速度。
5.根據(jù)具體業(yè)務(wù)目標(biāo)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于大模型的智能應(yīng)用與解決方案，完成與現(xiàn)有系統(tǒng)平臺(tái)的對(duì)接集成，推動(dòng)功能升級(jí)，并承擔(dān)部署與后期運(yùn)維任務(wù)。
6.組織大規(guī)模數(shù)據(jù)的采集與整理，執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理流程，保障數(shù)據(jù)質(zhì)量與一致性；開(kāi)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)挖掘與分析手段，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(yǔ)言，具備扎實(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法功底；
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)，理解其底層原理與適用場(chǎng)景；
4.對(duì)Deepseek、Kimi、豆包、通義千問(wèn)、智譜等主流大模型有深入實(shí)踐，具備豐富的模型微調(diào)與訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)；
5.熟悉常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法與深度學(xué)習(xí)模型的基本原理與應(yīng)用方式；
6.熟練掌握數(shù)據(jù)挖掘、清洗與預(yù)處理技術(shù)，能熟練運(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)或智能體等領(lǐng)域至少精通一項(xiàng)并具備項(xiàng)目落地經(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)用實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，有參與制造業(yè)相關(guān)大模型項(xiàng)目者優(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)，能與跨職能人員高效溝通與協(xié)同；
2.擁有出色的表達(dá)能力，能夠清晰傳達(dá)技術(shù)思路與方案，順暢對(duì)接團(tuán)隊(duì)與業(yè)務(wù)方；
3.具備突出的問(wèn)題排查與解決能力，能快速定位并處理模型開(kāi)發(fā)與部署中的各類問(wèn)題；
4.學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，能迅速掌握前沿技術(shù)與新知識(shí)，持續(xù)提升專業(yè)水平。