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岗位职责： 1.负责饮料、酒水等快消品的日常配送工作，按订单要求准时送达指定地点 2.独立操作三轮电动车完成装卸货及路线配送，确保货物安全无损 3. 核对订单信息与实际货品，完成签收交接并及时反馈异常情况 4. 维护配送车辆日常清洁与基础检查，保障行车安全 5. 配合仓管及销售团队做好库存核对与补货支持 任职要求： 1.年龄18-45周岁，身体健康，无不良驾驶记录 2.具备基本识字算数能力，能熟练使用智能手机查看导航及接单系统 3. 吃苦耐劳，责任心强，具备良好的服务意识和沟通能力 4.有同城配送或快消品行业经验者优先 5. 最低学历不限，持有电动三轮车驾驶证或相关操作经验者优先

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AI Infrastructure Engineer（Staff / Principal） 方向：AI Platform / MLOps / Cloud + Edge AI 一、使命（What You’ll Help Build） 我们正在构建一套 从云到边缘（Cloud → Edge）的统一 AI 基础设施， 支撑： ● 大规模模型训练（GPU 集群） ● 大模型（LLM）在线服务 ● 门店与仓储中的实时 AI（CCTV / 机器人 / IoT） 这不是一个传统的 MLOps 平台岗位，而是一个需要解决 多维复杂系统问题的工程挑战： ● 混合云（Public Cloud + IDC） ● 大规模算力调度 ● 实时 AI 推理（低延迟 / 高并发 / 边缘部署） ● Cloud + Edge 协同（模型从训练 → 分发 → 边缘执行） ● 简单来说：把 AI 从“模型”变成“基础设施能力”。 二、岗位职责（What You Will Do） 1. 构建统一 AI 平台（MLOps + LLMOps） 设计并实现 AI 全生命周期平台（训练、评估、部署、服务） 推动 AI 能力平台化，支持多团队规模化使用 2. 构建高效的算力与训练系统 设计 GPU 集群调度与资源管理体系 优化分布式训练与推理性能（多机多卡 / 大模型） 3. 设计 Cloud + Edge 一体化架构 构建模型从云端训练 → 边缘部署 → 在线推理的闭环 支撑门店 / 仓储场景（视频分析、机器人等） 4. 构建可运营的 AI 基础设施（AI SRE） 建设可观测性、自动化运维与稳定性体系 提升系统在规模化场景下的可靠性与效率 三、任职要求（What We’re Looking For） 基础要求 1. 计算机科学、软件工程、电子工程或相关专业本科及以上学历；硕士及以上优先 2. 5年以上 AI Infra / MLOps / 分布式系统 / 平台工程经验 3. 扎实的系统能力（Kubernetes / Linux / 容器化 / 分布式系统设计） 4. 熟悉主流 AI 框架（如 PyTorch / TensorFlow） 能与算法、数据、应用及基础设施团队高效协作， 能清晰表达复杂技术问题，并推动跨团队达成共识与落地 5. 对系统具备端到端 ownership（设计、实现、运行与稳定性），能在不确定环境中推动复杂项目落地，并对结果负责 能快速学习并掌握新技术（如 LLM、Edge AI 等），对 AI Infra 领域保持持续关注，能够适应技术快速演进 . 核心能力（满足其中一部分即可） 1. MLOps / AI Platform（Kubeflow / Ray 等） 2. GPU / 分布式训练（DDP / Megatron / DeepSpeed） 3. AI 推理系统（高并发 / 低延迟） 4. LLM / GenAI 基础设施（Fine-tuning / Serving / RAG） 5. 混合云 / 多集群架构 加分项 1. CUDA / GPU 深度优化经验 2. Edge AI / 视频分析 / IoT / 机器人相关经验 3. TensorRT / ONNX 等推理优化经验 4. 有复杂系统（多集群 / 多地域 / 边缘）的设计经验 开源贡献或技术影响力 *为什么这个岗位值得做（Why This Role） 不是做一个平台，而是构建 AI 基础设施体系 同时解决： 大规模算力问题（GPU） 大模型问题（LLM） 真实世界问题（门店 / 仓储 / IoT） 覆盖从云到边缘的完整技术栈（极少见组合） 技术深度 + 业务影响力同时具备

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岗位职责： 1、推进客服、销售、收派、运营及办公职能等业务领域大语言模型的实际应用，助力业务目标达成； 2、开展垂直领域大语言模型的持续预训练、监督微调、人类反馈强化学习等工作，紧跟AIGC行业技术发展，涵盖RAG、Agent等前沿方向； 3、面向集团多元业务场景，提炼通用技术能力，推动大模型技术的标准化建设与产品化落地； 任职要求： 1、本科及以上学历，具备2年以上相关工作经验； 2、熟练掌握C++/Java/Python编程语言，熟悉Pytorch深度学习框架； 3、掌握自然语言处理基础理论，深入理解以Transformer为核心的大模型结构，了解MoE架构，熟悉各类任务在大模型上的微调方法与评估体系； 4、具备大模型训练与应用开发实践经历，包括语料处理、预训练、指令微调、强化学习、内容安全等环节；熟悉megatron、deepspeed、vllm等训练或推理优化框架； 5、拥有良好的沟通协调能力与自主学习能力，积极主动，富有进取精神； 6、在NLP顶级会议发表过论文者优先，有知名开源项目贡献经验者优先。