人工智能大模型算法工程师（国企直签）

岗位职责
（一）大模型项目落地实施
负责通用开源大模型、企业私有化底座大模型Qwen、DeepSeek等）企业本地化部署、私有化适配、环境调试，适配国产服务器、信创操作系统环境；
主导行业RAG知识库搭建全流程：业务文档结构化解析、PDF/Word/扫描件文本切片、向量化处理、向量库选型搭建（Milvus/FAISS/Qdrant）、检索策略优化，适配能源（石油化工）、经营管理等垂直行业业务知识库；
完成业务场景Prompt体系搭建、优化、迭代，设计Few-shot、CoT等提示词方案，优化大模型问答准确率、合规性、业务适配度，解决幻觉、答非所问、数据泄露等业务问题。
（二）算法微调与应用优化
基于客户业务数据，完成大模型轻量化微调（LoRA/QLoRA）、SFT监督微调，无需全参数预训练，聚焦业务话术、行业术语、业务流程定制化优化；
对接业务系统，完成大模型接口联调、能力封装，对接OA、业务中台、知识库系统，实现AI问答、智能摘要、文档批阅、流程答疑、代码辅助等场景能力落地；
搭建项目算法评测体系，量化评测问答准确率、召回率、响应时延、合规率，输出优化报告，迭代算法应用效果，满足客户项目验收指标。
（三）项目对接与交付文档
负责项目实施过程算法问题排查、现场技术支持，对接客户IT、业务部门，解决落地卡点；
编制算法实施手册、运维手册、验收文档，配合完成项目验收，做好上线后算法运维、版本迭代工作。
（四）技术沉淀
沉淀行业Prompt模板、RAG优化方案、轻量化微调脚本，完善公司大模型实施工具库；
跟进大模型应用层新技术、新框架，适配信创、国产化算力改造要求，优化现有实施流程。