一、核心岗位职责

  1. 数据处理与特征工程
    负责多源数据采集、清洗、标注、预处理；构建高质量数据集，完成特征提取与特征工程优化，保障模型训练数据质量。
  2. 算法与模型研发
    基于机器学习、深度学习、大语言模型（LLM）等技术，设计并实现适配业务的 AI 模型；负责模型训练、验证、精度调优与效果迭代。
  3. 大模型相关开发（主流方向）
    开展大模型微调（Fine-tune）、Prompt 工程、RAG 检索增强生成；搭建垂类领域知识库，优化模型问答、理解与生成效果。
  4. 模型工程化与部署
    完成 AI 模型压缩、加速与服务化封装；使用 Docker、K8s 等工具实现模型云端 / 边缘端部署，对接业务系统 API 接口。
  5. 业务场景 AI 落地
    结合企业业务（如智能问答、图像识别、数据预测、自动化交互等），输出 AI 解决方案，推动技术成果产品化落地。
  6. 技术调研与优化
    跟踪业界 AI 前沿技术（大模型、多模态、AIGC 等），完成技术预研与方案选型；持续优化模型性能、响应速度与推理成本。

二、任职资格要求

  1. 学历背景
    计算机、人工智能、软件工程、数学、自动化等相关专业，本科及以上学历；有 AI 相关竞赛 / 论文 / 项目经验优先。
  2. 技术基础
    精通 Python 开发，熟悉 Java/C++ 任一语言；掌握机器学习、深度学习基础理论与常用算法。
  3. 框架与工具
    熟练使用 PyTorch / TensorFlow / HuggingFace 任一主流 AI 框架；了解大模型微调、RAG、向量数据库等技术。
  4. 工程化能力
    掌握数据处理工具（Pandas/NumPy）；了解模型部署、Docker 容器化、API 开发相关技术。
  5. 综合能力
    逻辑思维严谨，具备较强问题排查与算法优化能力；能独立完成 AI 项目从 0 到 1 落地，良好的团队协作与沟通能力。

三、加分项（优选条件）

  1. 有大模型应用开发、垂类模型微调、RAG 系统搭建实战经验；
  2. 熟悉图像识别、NLP 自然语言处理、语音交互任一垂直领域；
  3. 具备 AI 项目上线部署、高并发优化工程经验；
  4. 发表过 AI 领域论文、获得 Kaggle 等竞赛名次。