大模型应用工程师

岗位职责
1. 核心负责大语言模型（LLM）能力边界界定，结合业务场景评估模型适配性，规避技术应用风险。
2. 负责大模型微调方案设计、实施与调试，结合业务数据优化模型输出质量，提升场景适配度。
3. 开展提示词（Prompt）工程优化，设计针对性提示词策略，迭代调优以最大化发挥大模型基础能力。
4. 负责AI智能体（AI Agent）的设计、开发与落地，优化逻辑编排及工具调用，实现业务流程自动化。
5. 探索大模型相关技术落地场景，搭建工具链，完成大模型原型系统的开发、部署及迭代优化。
6. 独立或协同完成技术调研、需求对接至生产落地全流程，处理项目中的各类技术难题。
7. 跟进大模型领域前沿技术，复现优化技术方案，配合团队完成技术文档撰写与知识沉淀。
岗位要求
1. 本科及以上学历，计算机、人工智能等相关专业，1-3年大模型应用相关工作经验（能力突出者可放宽）。
2. 熟练掌握Python，熟悉至少一种主流大模型（Qwen/Llama/GLM等），能清晰界定大模型能力边界。
3. 具备扎实的大模型微调实践经验，可独立完成数据处理、模型调试及效果评估。
4. 精通提示词工程，有丰富的提示词调优经验，能根据业务场景优化模型输出效果。
5. 具备AI智能体开发经验，熟悉LangChain/LangGraph等至少一种相关框架，可独立完成开发落地。
6. 熟悉至少1种大模型部署/训练/推理框架（如vLLM、ollama），了解RAG技术原理者优先。
7. 具备良好的逻辑思维、沟通协作能力，有规范的代码与文档书写习惯，善于解决实际技术问题。
8. 熟悉向量数据库、容器化部署技术，或了解C/C++、PyTorch等框架者优先。