1. 負責將大模型技術轉化為穩定、可靠的業務應用。主導或深度參與智能問答、內容生成、代碼輔助、數據分析等產品的算法模塊設計與實現，并對最終效果負責。
2. 主導大模型應用（如RAG系統、智能體）從技術選型、原型驗證、效果優化到線上服務部署、性能監控與迭代升級的全流程，確保高可用性與可擴展性。
3. 解決大模型落地中的工程挑戰，包括但不限于推理延遲優化、成本控制、提示工程、RAG檢索精度提升等，并構建相關工具鏈提升迭代效率。
4. 與產品經理、前后端工程師緊密協作，精準理解業務需求，將模糊的產品概念轉化為可行的技術方案，并能用非技術語言清晰匯報進展與價值。
5. 關注并評估業界成熟的模型、框架與云服務，將其高效集成至業務棧中，快速驅動業務增長。
任職要求：
大模型應用開發
精通LangChain、LlamaIndex等框架，能快速構建和迭代智能應用。
具備RAG（檢索增強生成）完整實戰經驗，熟悉文檔解析、向量化、檢索、重排序、效果評估與調優全流程。
具備智能體（Agent）開發經驗，熟練使用ReAct、Tool Calling等范式實現任務規劃與工具調用。
模型調優與部署
熟練掌握大模型微調技術，有使用LoRA等方法對LLaMA系列等開源模型進行下游任務適配的成功案例。
熟悉高效推理部署與服務化，掌握vLLM、TGI、FastAPI等技術，能優化推理性能與延遲。
編程與工程能力（重中之重）
精通Python及主流數據科學庫，代碼工程化能力強，熟悉單元測試、代碼復用與性能分析。
熟練掌握C++，有高性能計算、底層優化或工程集成經驗者優先。
熟悉Linux開發環境、Git、Docker，了解Kubernetes等部署工具，具備良好的系統設計思維。
綜合素質
優秀的產品意識、邏輯思維和問題解決能力；溝通協作強，能主動推動跨部門項目落地。
加分項（優先考慮）
有成功上線并承載一定用戶流量的大模型應用經驗，熟悉A/B測試與線上效果監控。
熟悉模型量化、剪枝等輕量化技術，或有推理成本優化經驗。
了解AWS、Azure、GCP等云廠商AI服務并有集成經驗。
GitHub上有高質量開源項目，或在國際算法競賽中取得優異成績。