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### 岗位职责 1. 场景落地：深入理解客户在汽车、医药、零售等行业的实际业务需求，主导大模型应用方向（如RAG知识库、智能Agent、ChatBI等）的技术方案设计与实施开发。 2. 模型研发与优化：参与传统机器学习及深度学习项目的建模流程，涵盖数据清洗、特征构建、模型训练与性能调优等工作。 3. 技术原型开发：能基于主流技术框架（如LangChain、LlamaIndex、SemanticKernel等）快速构建AI应用概念验证原型（PoC）。 4. 跨部门协作：协同咨询团队向客户传递AI技术价值，提供专业技术支持与解决方案落地指导。 ### 任职要求 1. 技术底蕴：计算机、数学、统计学或相关专业本科及以上学历，具备扎实的机器学习与深度学习算法基础。 2. 大模型经验：掌握主流大模型（GPT-4、Claude、DeepSeek、Llama等）的工作原理与应用场景，具备Prompt Engineering、模型微调（Fine-tuning）或RAG项目实践经验者优先。 3. 编程能力：熟练掌握Python，精通Pandas、PyTorch/TensorFlow等常用数据处理与深度学习工具。 4. 工程实践：了解MLOps体系，熟悉Docker容器化部署，有在云计算平台（如Azure AIFoundry、AWS、Databricks、Snowflake）上开展项目经验者更佳。 5. 核心素质： * 强烈的学习驱动力：主动跟进前沿技术发展，对AI领域趋势保持高度关注。 * 独立思考能力：对大模型的应用具有个人洞察，不盲目追随技术潮流，能结合具体场景选择最优技术路径。 * 咨询思维：具备出色的沟通表达能力，善于将复杂技术逻辑转化为可感知的商业价值

1. Spark（核心重点）Shuffle机制 2. Hadoop生态（HDFS / CDH / CDP） 3. Kafka（用于实时数据处理） 4. 批流融合架构（Spark 结合 Flink） 5. 数仓建模基础（基本掌握即可） 了解内容包括： * 熟悉ODS / DWD / DIM / ADS层级划分 * 理解指标体系与宽表模型设计

Python,Java,RAG，Prompt engineering,AI/LLM 角色概述 作为AI应用工程师，您将负责将大语言模型及其他人工智能组件集成、微调并投入实际生产环境的软件系统中。该岗位聚焦于训练后的工作流程，包括模型微调、提示工程、检索增强生成（RAG）、向量数据库整合以及模型部署，而非底层模型的研发。您将与后端开发团队、产品团队及数据团队紧密协作，打造高效、精准、稳定且具备上线能力的智能应用。 主要职责 - 将大语言模型及相关AI模块嵌入Web与后端应用系统 - 使用LoRA、QLoRA或监督式微调等技术对开源模型进行优化调整 - 基于向量数据库构建RAG处理流程 - 针对不同任务设计并优化提示词策略（如提示链、模板化、少样本设置） - 对模型进行封装并部署至推理环境 - 在线评估与监控AI模型的实际运行表现 - 确保AI系统在生产中的可扩展性、安全性与合规性 - 持续跟进主流LLM工具生态的发展动态（如LangChain、LlamaIndex、OpenAI API、Hugging Face、Spring AI等） 任职要求 - 计算机科学、工程学或相关专业本科及以上学历 - 具备2年以上开发AI增强型应用或服务的实际经验 - 精通Python，熟悉LangChain、Transformers或Hugging Face数据集等框架 - 掌握向量嵌入原理，并有使用向量检索工具的实际经验 - 熟悉模型部署流程（如Docker、REST API、AWS/Microsoft Azure等云平台） - 了解提示工程方法论及大模型行为调优技巧 - 有对接OpenAI、Anthropic或Mistral、LLaMA等开源模型API的项目经验 优先条件 - 具备采用PEFT方法（如LoRA/QLoRA）进行模型微调的经验 - 了解LLMOps流程、可观测性机制及模型评估体系 - 了解安全、隐私保护及负责任AI的相关实践 - 曾参与聊天机器人、智能助手、文档分析工具等AI应用开发 - 在开源AI工具或生成式AI工作流中有过贡献记录

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