中高级研发工程师

—————— 岗位职责 ——————
1、负责大模型应用（知识库问答、智能体 Agent、行业垂类助手）的技术方案设计与核心链路开发；
2、设计并实现 RAG 检索增强链路：文档解析、切分策略、混合检索、Rerank、Query 改写与效果调优；
3、负责 Agent 编排与工具调用开发，管理多轮对话状态、上下文压缩与记忆机制；
4、搭建可量化评测体系与自动化评测流水线，用数据驱动效果迭代；
5、负责模型推理服务部署与性能优化（vLLM / TGI 等），完成并发、延迟、GPU 资源与成本优化；
6、负责项目私有化 / 混合云交付：环境部署、数据隔离、安全合规配置及交付文档输出；
7、建设可观测能力：Token 消耗统计、调用链路追踪、幻觉与 Bad Case 监控告警；
8、协同产品与交付团队推进项目验收，参与重点客户技术交流与 POC 支持。
—————— 任职要求 ——————
1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能相关专业，3-5 年以上开发经验；
2、★ 至少 2 个完整的大模型项目经验，须覆盖「开发 → 部署 → 交付」全流程，能完整讲清架构设计、关键决策与量化结果；
3、精通 Python，熟悉 Go / Java / TypeScript 中至少一门用于生产服务开发；
4、深入理解 RAG 与 Agent 技术栈，熟练使用 LangChain / LlamaIndex / Dify 等至少一种框架，并理解其局限；
5、熟悉主流大模型（GPT、Claude、Qwen、DeepSeek、LLaMA 等）能力边界，掌握 Prompt 工程与上下文工程；
6、有 GPU 推理服务生产落地经验（vLLM / TGI / TensorRT-LLM / Xinference 等至少一项）；
7、熟练 Docker / Kubernetes，能独立完成服务部署、资源调度与扩缩容配置；
8、熟悉向量数据库（Milvus / PGVector / Elasticsearch / Qdrant）选型与性能调优；
9、具备扎实的后端工程能力：高并发服务、异步任务、缓存、消息队列、数据库设计与调优；
10、结果导向，沟通表达清晰，能在需求模糊时主动收敛范围并推动项目落地。
【优先加分】
· 有大模型项目从 0 到 1 主导并规模化落地经验（日调用 10 万+ 或用户 1 万+）
· 有 LoRA / QLoRA 微调、模型量化或推理加速实践经验
· 有多模态（语音 / 图像 / OCR）、复杂工作流编排落地经验
· 有国产化算力适配（昇腾 / 海光 / 寒武纪）或信创环境交付经验
· 有 LLMOps 平台建设、开源项目贡献或高质量技术博客
【说明】
面试需准备 2 个项目做深度复盘，重点讲：架构图 + 关键决策 + 量化结果 + 踩坑与解法。
仅做 Demo / POC、仅调用第三方 API、仅编写 Prompt 的经历，不计入「完整项目」。