【工作職責】
全棧系統研發與集成：
負責公司智能化產品的核心功能開發（涵蓋后端服務與前端對接），構建穩定、高效的業務系統；實現大模型（LLM）與小模型在業務流中的深度集成與接口封裝。
模型微調與工程化落地：
負責大模型及特定領域小模型的微調訓練（Fine-tuning）、量化與部署；針對具體業務場景，結合 RAG（檢索增強生成）與 Agent 智能體技術，優化模型的推理效果與響應速度。
項目交付與現場實施：
負責客戶項目的現場部署、環境搭建與系統聯調；主導交付過程中的技術問題排查與修復，確保項目按時、高質量完成驗收（需適應項目周期的出差安排）。
系統維護與文檔沉淀：
負責已上線系統的日常巡檢與運維支持，快速響應生產環境故障；編寫標準化的部署文檔、接口文檔及運維手冊，支撐交付團隊的高效作業。
【任職資格】
1. 研發與工程基礎：
計算機相關專業本科及以上學歷，2年以上開發經驗，具備扎實的計算機基礎與代碼規范意識。
語言能力： 精通 Python 開發，熟練使用 FastAPI/Flask/Django 等 Web 框架；熟悉 Java/Go/C++ 中至少一門語言，具備多語言混合編程能力者優先。
前端基礎： 熟悉 Vue/React 等主流前端框架及 HTML/CSS/JS，具備全棧開發意識，能夠獨立完成管理后臺或簡單交互頁面的開發與調試。
2. 模型應用與訓練經驗：
應用開發： 熟練掌握 LangChain、LlamaIndex 等應用框架，有實際的 RAG 系統搭建與 Agent 開發經驗。
訓練與微調： 熟悉 PyTorch 深度學習框架；具備模型微調實戰經驗（如使用 LoRA, P-Tuning 等技術），能夠使用 HuggingFace Transformers 庫進行模型的訓練、評估與轉換；了解大小模型結合使用的工程實踐。
3. 交付與運維技能：
環境部署： 精通 Linux 操作系統指令，熟練掌握 Docker、Kubernetes (K8s) 容器化技術；具備在私有化環境（離線/內網）下的復雜部署經驗。
數據庫與中間件：
熟練使用 MySQL/PostgreSQL
以及 Redis、Milvus/Faiss（向量數據庫）等中間件，具備一定的性能調優能力。
4. 綜合素質：
強執行力與抗壓：
具備優秀的問題解決能力與執行力，能夠接受并適應項目實施期間的出差要求，在客戶現場保持專業的技術服務態度。
團隊協作： 具備良好的技術溝通能力，能夠與算法團隊、產品團隊及客戶技術人員高效協同，推動問題快速閉環。