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工作职责
- 智能Agent系统开发:设计、开发并优化基于大语言模型的智能Agent系统,实现高效人机交互、任务规划与自动化执行(如对话系统、虚拟助手、多工具调用)。
- 大模型训练与优化:参与大模型的预训练、微调(SFT、RLHF)、推理部署及性能优化,提升模型效果、响应速度与稳定性。
- 场景化应用开发:根据业务需求(如客服、游戏全球化、智能搜索)定制AI Agent应用,集成RAG知识库、多模态能力(文本/图像/语音),并进行效果评估与迭代优化。
- 技术研究与创新:探索前沿技术(如Multi-Agent协作、思维链推理、强化学习),将LLM、Agentic Workflow等成果转化为实际解决方案。
- 跨团队协作:与产品、算法及工程团队协同推进项目落地,确保技术方案满足业务目标;撰写技术文档,总结关键技术难点与最佳实践。
- 系统架构与部署:构建高可用、高性能的分布式系统,支持云端大规模模型服务部署与运维。
任职资格
基本要求
- 学历与经验:计算机科学、人工智能、数学或相关专业硕士及以上学历,3年以上机器学习/NLP/AI Agent研发经验。
- 技术能力:
- 精通PyTorch/TensorFlow等深度学习框架,具备扎实的编程能力(Python/Java),熟悉LangChain、LlamaIndex等Agent开发框架。
- 熟悉大语言模型(如GPT、LLaMA)原理与应用,包括微调、提示工程、推理优化。
- 具备NLP实战经验(如对话系统、文本生成、机器翻译),熟悉NLTK、spaCy等工具库。
- 系统开发能力:有大型分布式系统开发经验,对高并发、高可用架构有深入理解。
- 个人素质:强大的自主学习、沟通协作能力,能独立承担项目并推动解决复杂问题。
加分项
- 有开源大模型(Llama、GPT等)二次开发、微调或私有化部署经验。
- 具备多模态Agent(图像/语音交互)、RAG知识库构建或多Agent系统研发经验。
- 在顶级会议/期刊(如ACL、ICML、NeurIPS)发表过AI/NLP相关论文,或有博士学位。
- 有云端模型部署经验(AWS/GCP/Azure),熟悉容器化、推理加速技术(如vLLM、Ollama)。