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工作内容 1.物品简单摆放 2.做事有担当有责任 3.领导交办的其他事宜 4.生产过程中及时发现问题并反馈

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职位描述 1、参与AI平台核心功能模块的架构设计、编码实现及持续迭代，打造稳定高效的人工智能开发与推理环境。 2、聚焦AI平台功能优化与交互体验提升，助力开发者更高效地完成模型开发与部署任务。 3、针对平台计算资源利用率和模型推理效率进行深度调优，保障高并发情况下的系统稳定性与响应速度。 4、主导或协作开展大语言模型的微调（Fine-tuning）、RAG知识库搭建、Prompt工程优化以及模型效果评估工作，增强模型在实时性、准确性与可解释性方面的综合表现。 5、结合大语言模型（LLM）在实际业务中的应用场景（如智能问答、知识管理、流程自动化等），推进模型服务化落地并实施性能调优。 职位要求 教育背景：计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业本科及以上学历。 技术能力： 1、熟练掌握Python/Java/Go中至少一门编程语言，熟悉PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架。 2、具有AI平台研发经验，深入了解Dify、Coze、百炼等主流AI平台的技术特点；熟悉AI模型训练、上线部署、运行监控全流程，具备平台性能调优经验者优先。 3、精通RAG（检索增强生成）技术体系，包括向量数据库建设、语义检索策略优化等关键环节。 4、了解大语言模型（如GPT、LLaMA等）的基本原理，具备一定规模的实际场景微调实践经验。 5、熟悉ModelContextProtocol（MCP）的开发应用，有基于MCP协议构建Agent工具（如流程自动化助手、智能服务体）经验者优先。 项目经验： 1、曾主导或深度参与AI平台建设项目，具备分布式系统设计与高可用架构落地经验。 2、拥有大语言模型在风控领域应用落地的经验，理解风控场景中的核心技术难点（如低延迟响应、高并发处理、数据隐私合规等）。 软性要求： 1、具备出色的问题定位与解决能力，能够独立承担复杂功能模块的设计与优化工作。 2、关注AI技术发展趋势，具备快速学习能力与强烈的技术探索热情。 3、具备良好的沟通协调能力和团队合作精神，能有效推动跨团队技术方案的实施与落地。 加分项： 1、熟悉LangChain（LLM应用开发框架）、LlamaIndex（RAG增强框架）等工具，或有开源AI项目贡献经历。 2、具备基于MCP协议的Agent开发经验，例如上下文管理Agent、多模型调度Agent等。 3、了解风控系统整体架构，掌握实时规则引擎、特征计算平台、决策流编排等相关技术。 4、拥有在云原生（Kubernetes/Docker）或边缘计算环境下部署AI模型的实践经验。

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