深圳·福田区
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1.大模型应用&优化：
领域大模型：微调、提示工程优化以及RAG系统的设计、实现与性能提升。
RAG系统开发：基于LangChain、LlamaIndex等框架搭建检索增强生成（RAG）系统，优化文档分块、向量检索、结果重排等全流程效果；持续迭代知识库更新机制，解决数据时效性与检索准确性问题。
Prompt工程优化 ：设计并优化多轮对话场景下的Prompt模板，通过Few-shot Learning、Chain-of-Thought等技术提升模型输出质量；建立Prompt版本管理与A/B测试机制，量化不同策略对业务指标的影响。
多种大模型探索&实验：如针对燃气、可再生能源行业专业术语、安全规范与业务流程进行专项优化。
2.智能体设计&开发：
AI Agent架构设计：构建具备规划、记忆、反思能力的AI Agent系统，实现复杂任务拆解与自动化执行；优化Agent的决策逻辑，平衡计算成本与任务完成率指标。
AI Agents开发建设：设计、开发并部署面向燃气及可再生能源等核心业务场景的AI Agents。
应用Agentic框架，实现智能体的规划、推理、工具调用及多步任务执行能力。
与业务部门紧密协作，探索多智能体协作在复杂业务场景的应用。具体场景例如：智能客服Agent：实现复杂业务咨询、故障申报的自动处理和智能引导；运营调度Agent：分析实时数据，为燃气输配调度提供决策支持；安全诊断Agent：基于设备传感器数据与历史工单，进行风险预测与故障根因分析。
3.工具调用开发：
实现大模型的Function/Tool Calling能力，设计API调用规范与异常处理机制； 开发工具插件系统，支持数据查询、数据库操作等外部服务的安全接入。
4.工程化落地：
与后端开发团队紧密合作，将算法模型封装为稳定、高效的API服务。编写高质量的、可维护的代码，并参与技术文档的撰写。
5.技术前瞻&创新：
跟踪学术界与工业界在大模型和Agent领域的最新进展，并评估其在集团业务中的应用潜力。
任职要求
1.学历要求：硕士及以上学历，计算机科学、数据科学、统计、数学或相关领域；或具备同等水平的实践经验。
2.基础技术：
熟练掌握 Python及主流深度学习框架，了解 FastAPI/Flask 基本用法；
熟悉 RAG 技术原理，完成过 LangChain/LlamaIndex 的简单项目（如课程作业）；
掌握基础 Prompt 优化技巧（如模板设计、参数调整）；
了解大模型 Function Calling 机制，能阅读并理解相关代码示例；
掌握 Pandas/SQL 数据处理基础，能完成简单的数据分析任务。
3.经验要求：
3年以上机器学习/NLP相关工作经验，必须具备至少1个完整的大模型相关项目（非纯API调用）的实操经验。
Agent实操经验是核心：必须有以下至少一项经验：使用过LangChain/LlamaIndex/AutoGen等至少一种主流Agent框架构建过应用。
有实现工具调用或ReAct模式的项目经验。
有构建RAG系统并解决过幻觉、召回率等实际问题的经验。
4.能力要求：具备优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情。
领域大模型：微调、提示工程优化以及RAG系统的设计、实现与性能提升。
RAG系统开发：基于LangChain、LlamaIndex等框架搭建检索增强生成（RAG）系统，优化文档分块、向量检索、结果重排等全流程效果；持续迭代知识库更新机制，解决数据时效性与检索准确性问题。
Prompt工程优化 ：设计并优化多轮对话场景下的Prompt模板，通过Few-shot Learning、Chain-of-Thought等技术提升模型输出质量；建立Prompt版本管理与A/B测试机制，量化不同策略对业务指标的影响。
多种大模型探索&实验：如针对燃气、可再生能源行业专业术语、安全规范与业务流程进行专项优化。
2.智能体设计&开发：
AI Agent架构设计：构建具备规划、记忆、反思能力的AI Agent系统，实现复杂任务拆解与自动化执行；优化Agent的决策逻辑，平衡计算成本与任务完成率指标。
AI Agents开发建设：设计、开发并部署面向燃气及可再生能源等核心业务场景的AI Agents。
应用Agentic框架，实现智能体的规划、推理、工具调用及多步任务执行能力。
与业务部门紧密协作，探索多智能体协作在复杂业务场景的应用。具体场景例如：智能客服Agent：实现复杂业务咨询、故障申报的自动处理和智能引导；运营调度Agent：分析实时数据，为燃气输配调度提供决策支持；安全诊断Agent：基于设备传感器数据与历史工单，进行风险预测与故障根因分析。
3.工具调用开发：
实现大模型的Function/Tool Calling能力，设计API调用规范与异常处理机制； 开发工具插件系统，支持数据查询、数据库操作等外部服务的安全接入。
4.工程化落地：
与后端开发团队紧密合作，将算法模型封装为稳定、高效的API服务。编写高质量的、可维护的代码，并参与技术文档的撰写。
5.技术前瞻&创新：
跟踪学术界与工业界在大模型和Agent领域的最新进展，并评估其在集团业务中的应用潜力。
任职要求
1.学历要求：硕士及以上学历，计算机科学、数据科学、统计、数学或相关领域；或具备同等水平的实践经验。
2.基础技术：
熟练掌握 Python及主流深度学习框架，了解 FastAPI/Flask 基本用法；
熟悉 RAG 技术原理，完成过 LangChain/LlamaIndex 的简单项目（如课程作业）；
掌握基础 Prompt 优化技巧（如模板设计、参数调整）；
了解大模型 Function Calling 机制，能阅读并理解相关代码示例；
掌握 Pandas/SQL 数据处理基础，能完成简单的数据分析任务。
3.经验要求：
3年以上机器学习/NLP相关工作经验，必须具备至少1个完整的大模型相关项目（非纯API调用）的实操经验。
Agent实操经验是核心：必须有以下至少一项经验：使用过LangChain/LlamaIndex/AutoGen等至少一种主流Agent框架构建过应用。
有实现工具调用或ReAct模式的项目经验。
有构建RAG系统并解决过幻觉、召回率等实际问题的经验。
4.能力要求：具备优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情。
2026-06-20 13:32
IP属地：广东
职位福利
本科经验不限
港华能源创科（深圳）有限公司
工作地址
鱼泡安全保障
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