朝阳区
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核心职责
1. 设计与开发基于大语言模型的应用系统，涵盖具备提示词编排、工具/函数调用及稳定多步骤协作能力的多智能体架构（如对话机器人、智能体流程引擎）。
2. 构建检索增强生成（RAG）技术体系：覆盖数据接入、文本切分、嵌入表示与索引构建、向量搜索、结果重排序及引用溯源，提升输出内容的事实准确性。
3. 开发并维护数据处理管道，对大语言模型所依赖的外部知识源进行筛选、更新与权限管理，确保数据质量、时效性与访问可控。
4. 通过提示工程优化、数据集整理、轻量级适配（如 LoRA / 参数高效微调方法），并在适用场景下实施有限范围微调，持续提升模型表现。
5. 推进大语言模型运维（LLMOps）实践落地：包括模型部署、监控与可观测性建设、效果评估、异常响应机制，以及针对质量、延迟和成本的迭代改进。
6. 联合机器学习工程师与数据科学家，将大语言模型解决方案集成至现有产品生态中（如 API 服务、平台模块与下游应用接口）。
7. 持续追踪大语言模型领域前沿进展，并将其转化为可衡量的线上性能增益。
任职要求
1. 计算机科学、数学、数据科学或相关专业本科及以上学历（或具有相当实践经验）。
2. 精通 Python 编程，具备构建生产级服务的能力（含服务开发、测试及 CI/CD 实践经验）。
3. 熟悉大语言模型常用框架与工具（如 LangChain/LangGraph、LlamaIndex），掌握主流模型集成方案。
4. 拥有大语言模型应用开发经历，能通过系统化实验手段（如提示优化、RAG 参数调整、数据集迭代、参数高效微调等）实现性能提升。
5. 具备扎实的评估能力：可定义关键指标，并开展离线与在线评估（如事实一致性、相关性、检索性能、胜率分析、人工评审、A/B 测试等）。
6. 有在生产环境中部署模型或大语言模型应用的经验（如容器化部署、云平台使用、可扩展架构设计、监控系统搭建）。
7. 了解负责任人工智能与安全实践（如隐私保护、权限控制、防御提示注入、设定安全边界与合规行为引导）。
8. 具备良好的沟通协调与团队协作能力。
9. 该岗位需适应全英文工作环境。
优先条件
1. 具备容器调度与云原生部署背景（如 Kubernetes 使用经验）。
2. 熟悉可观测性与遥测技术栈（如 OpenTelemetry、分布式追踪、指标采集、结构化日志管理）。
1. 设计与开发基于大语言模型的应用系统，涵盖具备提示词编排、工具/函数调用及稳定多步骤协作能力的多智能体架构（如对话机器人、智能体流程引擎）。
2. 构建检索增强生成（RAG）技术体系：覆盖数据接入、文本切分、嵌入表示与索引构建、向量搜索、结果重排序及引用溯源，提升输出内容的事实准确性。
3. 开发并维护数据处理管道，对大语言模型所依赖的外部知识源进行筛选、更新与权限管理，确保数据质量、时效性与访问可控。
4. 通过提示工程优化、数据集整理、轻量级适配（如 LoRA / 参数高效微调方法），并在适用场景下实施有限范围微调，持续提升模型表现。
5. 推进大语言模型运维（LLMOps）实践落地：包括模型部署、监控与可观测性建设、效果评估、异常响应机制，以及针对质量、延迟和成本的迭代改进。
6. 联合机器学习工程师与数据科学家，将大语言模型解决方案集成至现有产品生态中（如 API 服务、平台模块与下游应用接口）。
7. 持续追踪大语言模型领域前沿进展，并将其转化为可衡量的线上性能增益。
任职要求
1. 计算机科学、数学、数据科学或相关专业本科及以上学历（或具有相当实践经验）。
2. 精通 Python 编程，具备构建生产级服务的能力（含服务开发、测试及 CI/CD 实践经验）。
3. 熟悉大语言模型常用框架与工具（如 LangChain/LangGraph、LlamaIndex），掌握主流模型集成方案。
4. 拥有大语言模型应用开发经历，能通过系统化实验手段（如提示优化、RAG 参数调整、数据集迭代、参数高效微调等）实现性能提升。
5. 具备扎实的评估能力：可定义关键指标，并开展离线与在线评估（如事实一致性、相关性、检索性能、胜率分析、人工评审、A/B 测试等）。
6. 有在生产环境中部署模型或大语言模型应用的经验（如容器化部署、云平台使用、可扩展架构设计、监控系统搭建）。
7. 了解负责任人工智能与安全实践（如隐私保护、权限控制、防御提示注入、设定安全边界与合规行为引导）。
8. 具备良好的沟通协调与团队协作能力。
9. 该岗位需适应全英文工作环境。
优先条件
1. 具备容器调度与云原生部署背景（如 Kubernetes 使用经验）。
2. 熟悉可观测性与遥测技术栈（如 OpenTelemetry、分布式追踪、指标采集、结构化日志管理）。
2026-06-19 13:25
IP属地：北京
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本科3-5年搜索算法机器学习LLMOps大模型算法Python
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