杭州·西湖区
职位详情
1. 负责大语言模型在运维场景中的应用落地，涵盖LLM/GPT、LangChain、知识图谱、图神经网络、强化学习等相关技术方向，推动智能运维与垂直领域模型的融合，实现业务价值的技术转化；
2. 研究大语言模型在智能运维中的实际应用场景，承担算法模型的设计与开发，构建LLM应用架构，并集成至统一运维系统，提供提升运维效率的智能化解决方案；
3. 参与领域专用模型的全周期研发工作，覆盖数据处理、模型训练、效果评估及推理部署等环节，确保数据质量与模型输出的有效性；
4. 探索Agent技术在复杂运维任务中的实践路径，推进基于大语言模型的多步决策能力在实际运维场景中的落地应用；
5. 持续跟踪大模型领域的最新进展、开源项目及其在AIOps中的潜在应用，保持技术前瞻性。
职位描述
1. 计算机、软件工程、人工智能、模式识别等相关专业背景；
2. 熟悉大语言模型的底层原理，掌握Fine-tuning、Prompt Engineering、向量数据库与LangChain等典型应用方法；在LLM方向有重大影响力项目或高水平论文者优先考虑；
3. 对智能运维领域及利用大模型解决运维挑战具有浓厚兴趣和持续探索的动力；
4. 具备良好的团队协作与沟通能力，能够与团队共同研究新技术并推动其工程化落地；
5. 具备技术与产品结合的实际经验者更优。
2. 研究大语言模型在智能运维中的实际应用场景，承担算法模型的设计与开发，构建LLM应用架构，并集成至统一运维系统，提供提升运维效率的智能化解决方案；
3. 参与领域专用模型的全周期研发工作，覆盖数据处理、模型训练、效果评估及推理部署等环节，确保数据质量与模型输出的有效性；
4. 探索Agent技术在复杂运维任务中的实践路径，推进基于大语言模型的多步决策能力在实际运维场景中的落地应用；
5. 持续跟踪大模型领域的最新进展、开源项目及其在AIOps中的潜在应用，保持技术前瞻性。
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1. 计算机、软件工程、人工智能、模式识别等相关专业背景；
2. 熟悉大语言模型的底层原理，掌握Fine-tuning、Prompt Engineering、向量数据库与LangChain等典型应用方法；在LLM方向有重大影响力项目或高水平论文者优先考虑；
3. 对智能运维领域及利用大模型解决运维挑战具有浓厚兴趣和持续探索的动力；
4. 具备良好的团队协作与沟通能力，能够与团队共同研究新技术并推动其工程化落地；
5. 具备技术与产品结合的实际经验者更优。
2026-08-24 13:46
IP属地：浙江杭州
职位福利
本科3-5年大模型算法多模态算法算法工程化经验AIOps
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