職位描述
該職位還未進行加V認證,請仔細了解后再進行投遞!
崗位任職要求:
1、本科及以上學歷,計算機科學、軟件工程、人工智能等相關(guān)專業(yè);
2、4年以上NLP/大模型項目經(jīng)驗,至少完整參與過一個AI應用上線項目;
3、熟練掌握Python,熟悉PyTorch/TensorFlow框架及Transformer架構(gòu);
4、熟悉大模型技術(shù)棧(Hugging Face、LangChain、LlamaIndex、vLLM等);
5、具備云原生部署經(jīng)驗(AWS/Azure/GCP,Kubernetes Docker);
6、深入理解大模型訓練、推理優(yōu)化及行業(yè)應用瓶頸(如Token限制、長上下文處理);
7、掌握CI/CD、MLOps工具鏈(如MLflow、Airflow),熟悉模型版本管理;
8、具備高并發(fā)服務開發(fā)經(jīng)驗(異步IO、gRPC、WebSocket);
9、優(yōu)先條件:熟悉大模型中間件(如OpenAI API、Azure AI Studio),有檢索增強(RAG)、模型輕量化(QLoRA)實戰(zhàn)經(jīng)驗。
工作職責概述:
1. 大模型應用設計與開發(fā):基于DeepSeek、GPT、LLaMA、文心一言等大模型,設計并開發(fā)企業(yè)級AI應用(如視頻/圖像識別分析、智能客服、知識庫問答、自動化文檔生成等);實現(xiàn)大模型的微調(diào)(Fine-tuning)、提示詞工程(Prompt Engineering)、RAG(檢索增強生成)等核心功能;開發(fā)大模型API接口,與前端、業(yè)務系統(tǒng)集成(如LangChain、FastAPI框架應用)。
2. 數(shù)據(jù)處理與工程化落地:構(gòu)建面向大模型的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集清洗、標注及預處理流程(如視頻/圖像處理、文本向量化、知識圖譜構(gòu)建);優(yōu)化模型推理性能,實現(xiàn)分布式推理、模型壓縮(Quantization)及低資源部署(如ONNX Runtime、TensorRT)。
3. 多模態(tài)與場景化適配:探索多模態(tài)大模型(如GPT-4V、DALL·E、Clip)在圖像、語音、視頻等場景的應用開發(fā);結(jié)合業(yè)務需求設計Agent框架,實現(xiàn)任務自動化(如AutoGPT技術(shù)路線)。
4. 全鏈路優(yōu)化與監(jiān)控:設計模型服務監(jiān)控系統(tǒng),跟蹤響應延遲、準確率、Token成本等關(guān)鍵指標;解決大模型幻覺(Hallucination)、數(shù)據(jù)安全、倫理合規(guī)等問題,制定緩解策略。
5. 跨團隊協(xié)作與創(chuàng)新:與內(nèi)外部算法團隊合作優(yōu)化模型效果,與產(chǎn)品經(jīng)理定義AI功能邊界;跟進AI前沿技術(shù)(如MoE、LoRA),推動技術(shù)成果轉(zhuǎn)化落地。
1、本科及以上學歷,計算機科學、軟件工程、人工智能等相關(guān)專業(yè);
2、4年以上NLP/大模型項目經(jīng)驗,至少完整參與過一個AI應用上線項目;
3、熟練掌握Python,熟悉PyTorch/TensorFlow框架及Transformer架構(gòu);
4、熟悉大模型技術(shù)棧(Hugging Face、LangChain、LlamaIndex、vLLM等);
5、具備云原生部署經(jīng)驗(AWS/Azure/GCP,Kubernetes Docker);
6、深入理解大模型訓練、推理優(yōu)化及行業(yè)應用瓶頸(如Token限制、長上下文處理);
7、掌握CI/CD、MLOps工具鏈(如MLflow、Airflow),熟悉模型版本管理;
8、具備高并發(fā)服務開發(fā)經(jīng)驗(異步IO、gRPC、WebSocket);
9、優(yōu)先條件:熟悉大模型中間件(如OpenAI API、Azure AI Studio),有檢索增強(RAG)、模型輕量化(QLoRA)實戰(zhàn)經(jīng)驗。
工作職責概述:
1. 大模型應用設計與開發(fā):基于DeepSeek、GPT、LLaMA、文心一言等大模型,設計并開發(fā)企業(yè)級AI應用(如視頻/圖像識別分析、智能客服、知識庫問答、自動化文檔生成等);實現(xiàn)大模型的微調(diào)(Fine-tuning)、提示詞工程(Prompt Engineering)、RAG(檢索增強生成)等核心功能;開發(fā)大模型API接口,與前端、業(yè)務系統(tǒng)集成(如LangChain、FastAPI框架應用)。
2. 數(shù)據(jù)處理與工程化落地:構(gòu)建面向大模型的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集清洗、標注及預處理流程(如視頻/圖像處理、文本向量化、知識圖譜構(gòu)建);優(yōu)化模型推理性能,實現(xiàn)分布式推理、模型壓縮(Quantization)及低資源部署(如ONNX Runtime、TensorRT)。
3. 多模態(tài)與場景化適配:探索多模態(tài)大模型(如GPT-4V、DALL·E、Clip)在圖像、語音、視頻等場景的應用開發(fā);結(jié)合業(yè)務需求設計Agent框架,實現(xiàn)任務自動化(如AutoGPT技術(shù)路線)。
4. 全鏈路優(yōu)化與監(jiān)控:設計模型服務監(jiān)控系統(tǒng),跟蹤響應延遲、準確率、Token成本等關(guān)鍵指標;解決大模型幻覺(Hallucination)、數(shù)據(jù)安全、倫理合規(guī)等問題,制定緩解策略。
5. 跨團隊協(xié)作與創(chuàng)新:與內(nèi)外部算法團隊合作優(yōu)化模型效果,與產(chǎn)品經(jīng)理定義AI功能邊界;跟進AI前沿技術(shù)(如MoE、LoRA),推動技術(shù)成果轉(zhuǎn)化落地。
工作地點
地址:成都雙流區(qū)成都雙流區(qū)四川華體照明科技股份有限公司
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職位發(fā)布者
華體照明..HR
四川華體照明科技股份有限公司
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機械制造·機電·重工
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500-999人
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公司性質(zhì)未知
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雙流區(qū)西航港雙華路三段580號
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應屆畢業(yè)生
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注:聯(lián)系我時,請說是在四川人才網(wǎng)上看到的。
