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1.负责施工现场安全管理制度的制定、执行与监督，确保各项安全措施落实到位2.组织日常安全检查与隐患排查，及时整改问题并形成闭环管理记录3.开展安全教育培训，提升施工人员安全意识与应急处置能力4.熟悉国家及地方安全生产法律法规，具备安全资料编制与归档能力5.持有有效的安全生产考核合格证书（C类），具备建筑施工行业安全管理工作经验6.大专及以上学历，3-5年建设工程领域安全管理工作经验7.责任心强，具备良好的沟通协调能力和突发事件应对能力8.工作地点天津市静海区

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AI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）、向量数据库整合与模型部署等环节，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，构建高效、准确、稳定且具备上线能力的智能应用。 主要职责 - 将大语言模型及其他AI模块嵌入Web及后端应用系统 - 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、模板化结构、少样本配置） - 对模型进行封装并部署用于推理服务 - 在线环境中评估和监控AI模型的表现 - 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 - 理解向量嵌入原理，并有使用向量检索工具的实际经验 - 掌握模型部署流程（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的实践经验 优先条件 - 具备使用PEFT方法（如LoRA/QLoRA）进行模型微调的经验 - 了解LLMOps、可观测性机制及模型评估体系 - 接触过安全、隐私保护与负责任AI的相关实践 - 曾参与聊天机器人、智能助手、文档分析器等AI应用的开发 - 在开源AI工具或生成式AI工作流中有过贡献记录

注意：此岗位Base天津，每周可居家办公2天，另外3天在天津办公室，要求英文可以流利沟通。 全额六险一金，13薪，15天带薪年假+12天带薪病假 高级全栈Java开发者： 熟练掌握 Java 8、J2EE、Spring、Spring Boot、Spring Batch、Spring Cloud 及 Hibernate 等技术进行应用开发，具备扎实的开发经验。 熟悉网页应用程序、Restful 网络服务及微服务架构，具备实际项目落地能力。 理解常用设计模式，并能将其应用于可复用组件的设计与实现。 精通 Postgres、Oracle 等主流数据库，具备良好的数据库设计与优化能力。 熟悉 Junit 与 Mockito，具备单元测试和模拟测试的实践经验。 具备前端技术开发经验，掌握 ReactJS 者优先考虑。 了解 Docker 技术，有在云端平台（如 OpenShift、AWS、Azure 等）部署和运维应用的经验。 具备出色的分析问题与调试能力，能够快速定位并解决复杂技术难题。 编写结构清晰、易于维护且高效的代码，严格遵循编码规范与行业最佳实践。 熟悉敏捷开发流程，有 Scrum 项目实战经验。 能够指导团队成员，积极参与代码评审，推动团队技术水平提升。 拥有丰富的单页应用开发经验，熟练使用 ReactJS、JavaScript/TypeScript 和 Redux 进行前端构建。 对微前端架构有深入理解，并具备实际项目中的应用经验。

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