人工智能应用开发工程师（大语言模型方向）

1.负责大语言模型（LLM）相关应用的设计、开发与落地，将前沿LLM能力转化为实际产品或解决方案；
2.基于业务场景进行大语言模型选型、微调（Fine-tuning）或提示工程（Prompt Engineering），设计并实现高效、可靠的应用架构；
3.开发基于大语言模型的核心应用模式，如智能对话、内容生成、知识问答、内容审核及检索增强生成（RAG）系统等；
4.负责大语言模型应用的工程化全流程，包括数据处理、服务部署、API集成、性能优化及持续的版本迭代维护；
5.监控与分析大语言模型应用在生产环境中的表现，跟踪效果、成本与延迟，持续优化系统性能与用户体验。

任职要求：

1.本科及以上学历，精通Python/Java，熟悉PyTorch/TensorFlow等框架，对Transformer架构及大语言模型原理有深入理解；
2.工程化落地：具备大语言模型应用架构设计经验，熟练掌握Docker/Kubernetes进行模型与服务部署，熟悉LangChain、LlamaIndex等LLM应用开发框架，能够构建高可用、可扩展的微服务；
3.性能优化：熟悉大语言模型推理加速技术（如vLLM、TGI、TensorRT-LLM），具备模型量化、剪枝等优化经验，能够处理高并发、低延迟的线上场景；
4.精通大语言模型相关的数据处理流程（包括文本清洗、向量化、知识库构建），熟练使用至少一种主流向量数据库（如Milvus、Pinecone、Weaviate），了解大语言模型时代下的MLOps工具链与监控方案；
5.具备优秀的团队协作与沟通能力，能适应快速迭代的开发节奏；持续跟踪大语言模型、提示工程、Agent应用等前沿技术动态，并具备将其转化为业务价值的能力。