ai算法工程師

崗位職責：
一、模型搭建與訓練
1、負責參與企業業務場景相關的 AI 模型選型、搭建與訓練，包括但不限于文本生成、智能問答、知識抽取、圖像識別等方向的模型開發。
2、根據業務需求進行數據收集、清洗、標注及預處理，構建高質量的訓練數據集。
3、熟練使用深度學習框架（PyTorch/TensorFlow）進行模型訓練，能夠獨立完成訓練腳本編寫、參數調優及訓練過程監控。
二、模型調優與微調
1、負責大語言模型（LLM）的微調（Fine-tuning）工作，包括 LoRA、P-Tuning 等高效微調技術的應用，提升模型在特定業務場景下的表現。
2、設計和優化提示詞工程（Prompt Engineering），通過指令優化、思維鏈、少樣本學習等方式提升模型輸出質量，降低幻覺率。
3、結合 RAG（檢索增強生成）技術，優化模型與外部知識庫的結合效果，提升回答的準確性和時效性。
三、模型部署與應用
1、負責訓練完成模型的工程化落地，包括模型壓縮、量化、加速及接口封裝（REST API），確保模型能夠在生產環境中穩定運行。
2、持續監控線上模型效果，根據業務反饋進行模型迭代和優化。
四、業務場景落地
1、深入理解企業業務需求，將 AI 能力與具體業務場景（如智能客服、知識管理、自動化決策、質量預測等）相結合，推動 AI 技術在業務中的實際落地和價值創造。
2、跟蹤 AI 領域前沿技術動態，探索適用于企業業務的新算法、新模型，保持技術方案的先進性。
任職要求：
1、教育背景與經驗
本科及以上學歷，計算機、人工智能、數學、統計學等相關專業。1-3 年 AI 算法或模型開發經驗，有實際模型訓練、微調及落地項目經驗者優先。
2、編程基礎
精通 Python 編程，具備良好的代碼規范和工程化實現能力。熟悉 Linux 環境開發，掌握 Git 版本控制，熟練使用 SQL 進行數據操作。
3、深度學習框架
熟練掌握 PyTorch 或 TensorFlow 深度學習框架，能夠獨立完成模型的定義、訓練、調試和優化。熟悉常用模型結構（Transformer、CNN、RNN 等），了解主流預訓練模型（BERT、GPT、LLaMA、ChatGLM、Qwen 等）的原理和使用。
4、模型訓練與調優能力
具備實際的模型訓練經驗，熟悉訓練流程、超參數調優、過擬合處理、模型評估等方法。有大模型微調（Fine-tuning）經驗，熟悉 LoRA、P-Tuning、Adapter 等高效微調技術。熟悉提示詞工程，能夠針對不同場景設計和優化提示詞，提升模型輸出效果。熟悉 RAG 技術棧，了解向量數據庫（Milvus、Chroma、FAISS 等）的使用，能夠構建檢索增強生成系統。
5、業務場景落地能力
具備將 AI 模型與業務場景結合的能力，能夠根據業務需求進行技術選型和方案設計。有智能客服、知識庫問答、工業質檢、預測分析等實際業務落地經驗者優先。
6、綜合素質
對 AI 技術有強烈興趣，具備快速學習能力和技術鉆研精神，能主動跟蹤領域前沿動態。具備良好的邏輯分析能力和問題解決能力，能與團隊高效協作。有責任心，能主動推進項目進展并承擔技術攻堅任務。
7、加分項
有開源模型二次開發經驗者優先。有模型部署、加速、量化經驗者優先。有 Kaggle、天池等算法競賽獲獎經歷者優先。有技術博客或開源項目貢獻者優先。