大模型应用算法工程师

岗位职责：
1.大模型接口调用与集成
本地部署大模型服务与软件部门配合完成大模型相关软件开发，快速构建和集成各类智能应用；
根据业务需求设计大模型任务调度方案，负责API接口对接、参数调优和结果解析；
2.RAG开发
设计和实现基于RAG的应用，结合信息检索和生成模型技术，提升问答系统、内容生成等场景的回答准确性和知识覆盖率；
优化检索策略和生成流程，确保系统能够从海量数据中快速提取相关信息，并生成高质量文本；
3.大模型微调、工业级Agent开发与系统集成
构建智能工业级Agent，设计多轮对话、任务规划和执行流程，提升工厂流程智能化作业；
开发基于大模型的任务代理系统，实现复杂业务流程中的多模块调用和自动化处理；
对接业务系统，推动工业级Agent在实际场景中的落地，并根据用户反馈不断优化交互逻辑和响应速度。
对MLLM中模型结构、prompt调优、微调，部署等方向有深入理论研究和实践。
掌握大语言模型和多模态大模型的指令微调、LoRA等高效微调方法。
4.应用性能优化与监控
关注大模型调用的响应速度、成本及稳定性，提出系统性能优化方案；
构建日志记录与监控系统，实时跟踪API调用、检索与Agent交互的性能，及时发现并解决潜在问题；
分析用户反馈和使用数据，不断调整优化策略，提升整体应用效果。
5.跨团队协作与技术支持
与产品、业务、算法等团队紧密合作，准确理解业务需求并转化为高效的技术方案；
撰写详细的技术文档、接口说明及系统设计文档，确保团队内部和外部合作伙伴能迅速理解系统架构和开发细节；

岗位要求：
1.学历要求：人工智能、统计学、计算机科学、数学等相关专业硕士、博士及以上学历；
2.学术基础：具备扎实的数学、统计学和计算机科学基础，能够深入理解算法原理与模型设计，具有顶会期刊论文者优先；
3.有实际的模型实现经验，包括不限于RAG,Langchain，MCP等工具的实现和调用；
4.具备开发多轮对话和任务型Agent的经验，了解对话管理、状态跟踪和策略规划；
5.掌握信息检索、向量检索、语义搜索等核心技术，能够设计高效的检索策略；
6.精通python语言，具备良好的代码风格、版本控制（如Git）和软件工程实践，保证系统的可维护性和扩展性；
7.有跨部门、跨团队协作经验，能够在项目中发挥桥梁作用，推动整体项目进展。