广州·番禺区
职位详情
1. 负责公司智慧化教学平台中AI核心模块的架构设计与研发工作，涵盖AI工作流引擎、智能体（Agent）、向量知识库等关键组件的技术规划与实现。
2. 主导大模型的微调及实际应用，包括基于Qwen、GLM等开源模型的LORA/P-Tuning微调技术实施、Prompt Engineering优化，并结合业务场景开展效果评估与迭代升级。
3. 构建RAG（检索增强生成）系统，主导文档解析、文本切分策略、向量化表示、检索排序等核心技术环节，保障AI输出结果的准确性与可控性。
4. 开展AI智能体的设计与流程编排，构建多智能体协同机制，推动AI助教、AI助学、AI助研、AI助评等典型教育场景的应用落地。
5. 承担AI服务API的设计与开发任务，覆盖文本、图像、音视频等多模态能力接口的建设，确保与前端系统及业务平台的高效对接。
6. 搭建并维护模型训练与推理的工程体系，涵盖模型部署（Docker/K8s）、推理加速（TensorRT/LLM）、监控告警等功能模块。
7. 负责训练数据集的全流程管理，包括数据采集、清洗、标注和质量评估，建立标准化的数据处理流程以支撑高质量模型训练。
8. 持续关注大模型领域的前沿动态，评估新兴技术在公司业务中的适用性，推动技术创新与方案落地。
9. 独立完成技术方案文档编写，承担代码开发、维护与持续优化任务，确保代码结构清晰、规范且具备良好可维护性。
10. 指导团队初级成员成长，参与技术评审，助力团队整体技术水平提升。
任职要求
1. 计算机、人工智能、数学等相关专业本科及以上学历。
2. 具备3年以上AI算法开发经验，其中至少1年专注于大模型应用落地，拥有已上线项目的实战案例。
3. 精通Python语言，熟悉性能调优、多线程/协程编程，具备良好的编码习惯与规范意识。
4. 熟练掌握大模型相关主流技术，包括但不限于：
- 大模型微调：LORA、QLORA、DeepSpeed、Megatron等；
- RAG系统：向量数据库（Milvus/FAISS/Chroma等）、文本嵌入、检索排序技术；
- 推理加速：VLLM、TensorRT、Triton等工具；
- AI Agent框架：至少熟练使用LangChain、LlamaIndex、Dify中的一种。
5. 熟悉Linux操作系统，能熟练运用Docker/Kubernetes进行容器化部署。
6. 掌握常用机器学习与深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等。
7. 具备独立分析和解决复杂技术问题的能力，能够从实际业务需求出发设计完整技术解决方案。
8. 拥有良好的沟通协作能力和文档撰写能力，可跨部门协同推进项目实施。
加分项
1. 具备教育信息化、智慧教学、知识图谱等领域项目经验者优先考虑。
2. 在AI相关顶级会议或期刊发表过学术论文者优先。
3. 具有多模态大模型（图像、音视频）应用实践经验者优先。
4. 有开源社区贡献经历者优先。
2. 主导大模型的微调及实际应用，包括基于Qwen、GLM等开源模型的LORA/P-Tuning微调技术实施、Prompt Engineering优化，并结合业务场景开展效果评估与迭代升级。
3. 构建RAG（检索增强生成）系统，主导文档解析、文本切分策略、向量化表示、检索排序等核心技术环节，保障AI输出结果的准确性与可控性。
4. 开展AI智能体的设计与流程编排，构建多智能体协同机制，推动AI助教、AI助学、AI助研、AI助评等典型教育场景的应用落地。
5. 承担AI服务API的设计与开发任务，覆盖文本、图像、音视频等多模态能力接口的建设，确保与前端系统及业务平台的高效对接。
6. 搭建并维护模型训练与推理的工程体系，涵盖模型部署（Docker/K8s）、推理加速（TensorRT/LLM）、监控告警等功能模块。
7. 负责训练数据集的全流程管理，包括数据采集、清洗、标注和质量评估，建立标准化的数据处理流程以支撑高质量模型训练。
8. 持续关注大模型领域的前沿动态，评估新兴技术在公司业务中的适用性，推动技术创新与方案落地。
9. 独立完成技术方案文档编写，承担代码开发、维护与持续优化任务，确保代码结构清晰、规范且具备良好可维护性。
10. 指导团队初级成员成长，参与技术评审，助力团队整体技术水平提升。
任职要求
1. 计算机、人工智能、数学等相关专业本科及以上学历。
2. 具备3年以上AI算法开发经验，其中至少1年专注于大模型应用落地，拥有已上线项目的实战案例。
3. 精通Python语言，熟悉性能调优、多线程/协程编程，具备良好的编码习惯与规范意识。
4. 熟练掌握大模型相关主流技术，包括但不限于：
- 大模型微调：LORA、QLORA、DeepSpeed、Megatron等；
- RAG系统：向量数据库（Milvus/FAISS/Chroma等）、文本嵌入、检索排序技术；
- 推理加速：VLLM、TensorRT、Triton等工具；
- AI Agent框架：至少熟练使用LangChain、LlamaIndex、Dify中的一种。
5. 熟悉Linux操作系统，能熟练运用Docker/Kubernetes进行容器化部署。
6. 掌握常用机器学习与深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等。
7. 具备独立分析和解决复杂技术问题的能力，能够从实际业务需求出发设计完整技术解决方案。
8. 拥有良好的沟通协作能力和文档撰写能力，可跨部门协同推进项目实施。
加分项
1. 具备教育信息化、智慧教学、知识图谱等领域项目经验者优先考虑。
2. 在AI相关顶级会议或期刊发表过学术论文者优先。
3. 具有多模态大模型（图像、音视频）应用实践经验者优先。
4. 有开源社区贡献经历者优先。
2026-06-16 15:00
IP属地：广东广州
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