大模型应用工程师

职位描述】
1. 大模型接口调用与集成：负责本地部署大模型服务的接口开发与维护；与软件部门配合，快速构建和集成各类智能应用；根据业务需求设计大模型任务调度方案，负责API接口对接、参数调优和结果解析。
2. RAG（检索增强生成）开发：设计和实现基于RAG的高性能应用；跟进前沿技术，设计基于多阶段增强检索、混合特征检索等方案，解决海量数据中存在的因果冲突、时序检索等问题，生成高信噪比文本。
3. 工业级Agent开发：构建智能工业级Agent，设计基于多轮对话、智能规划、多Agent集群、Function Call等技术栈的Agent，提升工厂流程智能化作业水平；对接业务系统，推动Agent落地，并根据反馈持续优化。
4. Prompt工程与微调：深入研究Prompt调优、模型微调技术，针对具体业务场景优化模型表现；探索多模态交互技术在工业场景的应用。
5. 应用性能优化与监控：关注大模型调用的响应速度、成本及稳定性，提出系统性能优化方案；构建日志与监控系统，实时跟踪API、RAG及Agent的性能，及时发现并解决问题。
6. 跨团队协作：与产品、业务、算法团队紧密合作，准确理解业务需求并转化为高效的技术方案；撰写详细的技术文档、接口说明及系统设计文档。
【岗位要求】
1. 人工智能、统计学、计算机科学、数学等相关专业硕士及以上学历。
2. 具备扎实的数学、统计学和计算机科学基础，学术能力强，具有顶会期刊论文者优先。
3. 能熟练阅读各类前沿技术论文，并具备快速复现、改进和应用的能力。
4. 有实际的智能项目实现经验，包括但不限于高性能RAG、多Agent集群开发等。
5. 精通Python语言，熟悉LangChain、LlamaIndex等主流框架；具备良好的代码风格、版本控制（Git）和软件工程实践。
6. 具备出色的跨部门、跨团队协作能力，能够在项目中发挥桥梁作用，推动项目进展。
7. 深入理解大模型原理，对RAG、Agent、Prompt Engineering有深入的理论研究和实践经验。