大模型研发工程师

岗位职责:

1、参与推进模型应用落地。以场景应用为牵引，推进核智大模型科研成果在全集团应用。将技术成果与实际业务场景结合，进行概念验证（PoC）和落地探索，推动技术向生产力的转化。

2、参与提升模型种类与性能。丰富、升级核智模型体系，支撑集团应用场景落地。参与大规模预训练模型（语言模型、跨模态模型等）的前沿技术研究，包括但不限于模型架构创新、高效训练技术（如MoE、混合精度）、推理加速、长上下文处理等。

3、参与完善人工智能基础条件建设。构建可信数据空间，支撑数据资源目录共享、数据安全交付和可控利用。参与构建高质量、多元化的海量训练数据集，研究数据清洗、标注、合成及配方技术，探索数据如何驱动模型性能飞跃。

4、参与构建智能体应用平台，实现多类型智能体标准化接入与高效调度。参与开发智能体的全生命周期管理功能，包括智能体的注册、版本管理、能力描述、测试、部署和下线。构建智能体的监控与评估体系，跟踪智能体在运行时的性能指标（如响应延迟、决策准确率、工具调用成功率等），并实现自动化告警。参与开发统一的工具调用 接口标准，方便各类外部API、数据库、计算工具能够被智能体安全、高效地调用。参与集成知识库管理功能，实现智能体对海量结构化/非结构化知识的快速检索与利用，增强其信息感知能力。

任职要求:

1、本科及以上学历，计算机、AI、数学或自动化相关专业，硕士优先；具备“核工程+AI”复合背景，或有能源行业经验者优先。

2、精通Python，熟悉Go/C++任一（用于高性能服务）。

3、精通数据清洗、向量检索（Milvus/ES）、重排序及长文档处理等RAG架构相关技术。

4、掌握LoRA/QLoRA微调，有国产化芯片（如昇腾）及离线私有化部署经验。

5、精通RAG与GraphRAG混合架构，能利用知识图谱解决复杂推理问题，确保在海量规程中精准定位关键信息。

6、具备强制溯源系统设计能力，能实现回答与原文片段的严格映射，从技术底层抑制幻觉。

7、能构建多层级内容审核体系（输入过滤+输出风控），有效防御提示词注入，拦截敏感信息，确保生成内容符合核安全法规

8、擅长将通用大模型能力适配至核行业特定场景（如故障诊断、规程问答、报告生成），能针对高严谨性业务设计专用的评估指标与容错机制。

9、熟悉涉密/内网开发规范，具备设计全链路审计日志及高可用容灾方案的经验，确保系统在零信任环境下稳定运行。

10、2年以上开发经验，其中至少1年大模型落地实战经验；需提供垂直领域（如金融、医疗、制造）知识库或智能助手成功案例，特别是涉及复杂逻辑推理或高合规要求的场景。