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一、岗位职责:
1.负责基于大语言模型(LLM)的应用开发、优化与落地,包括但不限于RAG(检索增强生成)框架的设计与优化,实现高质量的文本生成与知识检索能力。
2.深入参与大模型微调(Fine-tuning)工作,根据业务需求进行高效的模型优化和参数调优,提高模型在特定任务(如文本分类、问答系统、内容生成等)上的表现。
3.设计和开发Prompt工程,构建高效、精准的Prompt模板,以优化大模型的推理输出质量。
4.构建和维护知识库,支持大模型的长期知识积累与更新,提升模型的知识覆盖度与准确性。
5.负责大模型API的集成与部署,确保高性能、可扩展性和稳定性,并优化推理效率。
6.监控与评估大模型的输出效果,构建自动化评测框架和质量控制机制,提升模型的实际应用效果。
7.跟踪大模型领域的前沿技术,结合公司业务需求进行技术创新,并推动其在实际业务中的应用。
8.与产品、业务、数据团队紧密合作,共同推进AI功能的落地,并撰写技术文档与最佳实践指南。

二、任职要求:
技术背景
1.计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业,本科及以上学历。
2.熟练掌握Python或Java,具备扎实的编程基础和良好的代码风格。
3.深入理解大语言模型(如Transformer、LLM)的原理,具备大模型Fine-tuning的实际经验,能够基于业务需求对模型进行高效优化。
4.熟悉RAG开发流程,具备检索(Retrieval)与生成(Generation)模块的开发与优化能力。
5.具备Prompt工程经验,能够编写高效、精准的Prompt模板,优化大模型在特定任务上的表现。
6.具备知识库构建经验,熟悉知识图谱、文档数据库等知识存储技术,为大模型提供高质量的知识支持。
7.熟练使用Linux及Docker,能够在Linux环境下完成模型的开发、测试、部署与运维。
8.熟悉OpenAI、Anthropic等主流AIAPI,并有实际应用经验。

项目经验
1.至少参与过一个完整的大模型应用开发项目,并能独立完成从需求分析、模型选型、开发调试到部署上线的全流程工作。
2.有在项目中成功应用RAG框架、Prompt工程或Fine-tuning技术的实际经验,并能结合业务需求优化模型性能。
3.具备良好的项目管理能力,能够在有限时间内高效交付项目,确保按时达成业务目标。

学习与沟通能力
1.对大模型及AI相关新技术、新方法有强烈的学习兴趣,能够快速掌握并应用到实际工作。
2.具备良好的团队协作精神和沟通能力,能够与不同背景的成员(如数据科学家、产品经理、业务人员)高效协作,共同推进项目落地。
2026-08-23 12:13
IP属地:广东

职位福利

本科1-3年
企业发布信息图
深圳市安比科技有限公司
A轮 · 20-99人
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