崗位職責：
1、大模型部署與運維支持 - 負責主流AI大模型如LLAMAMA、Qwen、Deepseek等本地化部署、性能調優及運維支持； -能夠開發適配公司私有化環境的部署工具鏈，支持模型加密、權限管理等數據安全需求；
2、 模型訓練與調優 - 基于昇騰、TensorFlow、PyTorch等框架，對大模型進行分布式訓練、微調及性能優化（如量化壓縮、低秩分解等技術），提升訓練效率和推理速度，能夠結合業務場景需求，設計強化學習、長序列訓練等調優策略； 基于通用大模型，通過RAG（檢索增強生成）、領域知識注入、數據蒸餾等技術，構建適配公司業務的輕量化垂直模型；建立本地知識庫的自動化清洗、標注及回流機制，提升模型領域適配性。
3、智能體開發與落地。 根據公司業務部門需求，開發基于大模型的智能體（Agent）系統，支持ReAct、GraphRAG等復雜推理范式，實現任務自動化與多模態交互。結合RAG（檢索增強生成）、知識庫構建等技術，實現業務場景的智能化升級；優化模型服務接口，集成至企業現有業務系統，確保高并發場景下的穩定性。
4、跨部門協作與數據安全。與業務部門深度對接溝通，挖掘AI技術賦能潛力，推動技術成果在企業中的落地，提高各業務部門工作效率； 建立AI模型訓練與應用的數據安全機制，確保本地知識庫、敏感信息在訓練與- 推理過程中的保密性；制定AI使用規范，定期開展模型安全評估與風險防控 。
崗位要求：
1、熟悉主流大模型技術（如GPT、Llama、DeepSeek、文心一言等）及開源框架（Hugging Face、LangChain等）； 熟悉大模型部署工具（如TensorRT-LLM、vLLM、Triton）及容器化技術（Docker/K8s）；
2、熟悉主流大模型架構（如Transformer、MoE）及調優方法（如LoRA、Prompt Tuning） ； - 精通Python/C++，熟悉TensorFlow/PyTorch框架，具備分布式訓練、模型壓縮加速經驗者優先； - 具備智能體開發經驗，熟悉Agent框架（AutoGen、MetaGPT等）及RAG技術實現； - 熟悉數據安全技術（數據脫敏、訪問控制、加密傳輸等），了解《數據安全法》等法規。
3、專業及工作經驗要求 ：計算機科學、人工智能、數學等相關專業本科及以上學歷；至少2年以上大模型相關經驗，主導過至少一個完整的大模型本地化部署或垂直領域優化項目；具備良好的跨部門協作溝通能力，團隊合作精神。