模型开发应用算法等多岗位

外包中原算力，项目劳动合同
薪资15kk左右，专家级别40k
多岗位：
1、模型应用开发工程师-中级+高级
2、模型研发工程师-高级
3、模型算法工程师-专家
4、模型评估工程师-高级
【岗位一】中级-模型应用开发工程师
熟悉Prompt工程、RAG、Agent等技术，能进行应用集成；
掌握知识图谱工具和模型应用的基本封装方法；
熟悉API/SDK调用与应用层接口设计；
具备2-3年以上相关经验，参与过AI应用系统或智能问答系统开发。
负责模型服务在业务流程中的集成；
实现知识增强与检索增强功能模块；
完成前后端对接与应用层接口开发；
参与构建应用场景下的Agent任务流程，支持用户反馈闭环。
【岗位二】高级-模型应用开发工程师
熟悉Prompt工程、RAG及其增强系统、Agent和工作流设计；
能在真实业务中将模型能力集成落地；
掌握常见知识图谱工具（如Neo4j、KG-BERT）；
基于SDK/API封装模型应用能力、与前端/后端开发协作完成功能整合；
具备5年以上应用开发经验，牵头过AI产品研发或跨团队应用落地项目；
在智能问答系统、知识图谱增强应用或Agent平台有成功案例，具备跨学科集成能力。
将模型服务能力集成到业务流程中，完成实际交互流程；
实现知识增强与检索增强功能，提高模型在实际应用场景中的性能表现；
支持AI能力前后端解耦、服务封装与对接，与前后端协作完成应用层接口开发与调试；
构建任务调用链与业务流程映射，构建应用场景下的Agent任务流程；
支持用户反馈与效果评估闭环，优化Prompt与应用架构。
【岗位三】高级-模型研发工程师
理解各类人工智能模型架构，熟练掌握PyTorch等框架；
熟悉文本建模、多模态建模、知识增强等技术；
能实现LoRA、Prompt Tuning、Adapter等轻量调优方法；
具备5年以上AI模型研发经验，主持或牵头过跨模态、知识增强或大规模预训练模型项目；
在模型优化、推理加速或前沿技术方向有突出成果，有相关学术论文或技术专利者优先。
负责完成项目所需的模型训练、调优、迁移学习等任务；
项目所需关键模块如文本摘要、意图识别、对话系统等任务的模型实现；
支持模型服务部署、推理API封装；
协助进行模型调优与测试实验、持续迭代优化模型版本。
【岗位四】专家-模型算法工程师
深入理解Transformer架构、预训练技术及主流AI框架；
熟悉自然语言处理、多模态融合、图像识别、强化学习等典型AI任务；
掌握参数高效微调方法（LoRA、Prompt Tuning、Adapter等）与推理加速技术；
熟悉大规模模型训练流程，具备模型安全性、稳定性、可解释性方面的实践经验；
有高性能计算、算法优化或AI工程落地经验者优先。
提供AI模型技术路线与研发策略制定，评估不同任务的技术选型；
指导模型研发团队进行训练计划、算法调优与推理优化设计；
参与模型架构演进、压缩部署方案设计与性能调测；
审核核心模型研发工作，推动模型工程化与可持续迭代优化；
协助制定模型评估标准与测试框架，提供专家级技术支持。
【岗位五】模型评估工程师-高级
熟悉机器学习/大模型常用评估指标、数据集和测试工具；
熟悉鲁棒性测试、偏见性检测、安全测试流程；
熟悉评测框架、自动化测试平台与可视化分析工具；
熟悉不同类型模型、智能体和任务的测试样本构造方法；
具备复杂系统的评估指标设计与评估流程搭建能力；
具备5年以上AI模型测试与质量保障经验，主持过大规模模型评估体系或跨场景评测项目；
在模型安全性、可解释性评估等领域有丰富实践，持有软件测试或质量管理相关认证者优先。
设计多维度的模型评估体系，涵盖通用能力与业务适应性；
构建测试数据集、Prompt组和交互脚本，构建模型评估自动化流水线；
实现模型版本间对比评估工具，分析评估结果，识别模型偏差、幻觉等缺陷；
分析模型输出与用户反馈，输出模型评估报告，推动模型优化。