崗位職責
1.AI平臺架構(gòu)設(shè)計與開發(fā)
0主導(dǎo)基于LLM的大模型應(yīng)用平臺架構(gòu)設(shè)計，支持文本、圖像、視頻等多模態(tài)推理能力
o構(gòu)建企業(yè)級AI中臺，支撐高并發(fā)低延遲的AI服務(wù)調(diào)用，實現(xiàn)AI能力標準化輸出
2.智能流程編排與自動化0設(shè)計并實現(xiàn)復(fù)雜業(yè)務(wù)場景下的智能體(Agent)工作流引擎，完成跨系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度與流程自動化(如AI辦公助手、智能審批流)o使用Java構(gòu)建可擴展的流程編排框架，集成條件判斷、循環(huán)、并行執(zhí)行等高級控制邏輯
3.提示詞工程與效果調(diào)優(yōu)o構(gòu)建企業(yè)級Prompt工程體系，設(shè)計結(jié)構(gòu)化提示詞模板庫，提升大模型輸出穩(wěn)定性與準確性
o持續(xù)進行提示詞調(diào)優(yōu)(Promptn9Tuning)，結(jié)合A/B測試與反饋機制，優(yōu)化關(guān)鍵場景的語義理解準確率(目標 ≥95%)
4.知識中樞與RAG系統(tǒng)建設(shè)
0搭建基于RAG架構(gòu)的企業(yè)知識中樞，實現(xiàn)行業(yè)知識的高效檢索與上下文注入
o優(yōu)化向量檢索策略(如動態(tài)召回、重排序)，提升問答系統(tǒng)在專業(yè)領(lǐng)域的準確率與可解釋性
5.模型訓(xùn)練與微調(diào)實踐
0參與大模型的領(lǐng)域適配與微調(diào)工作，使用LORA、QLORA等高效參數(shù)方法，在垂直場景(如營養(yǎng)分析、合規(guī)檢測)中提升模型表現(xiàn)
o熟悉數(shù)據(jù)清洗、標注、SFT/RLHF流程，具備完整模型迭代經(jīng)驗者優(yōu)先
6.AI應(yīng)用落地與評估0推動AIGC創(chuàng)新應(yīng)用從POC到規(guī)模化部署的全流程落地o建立AI應(yīng)用效果評估體系，持續(xù)優(yōu)化ROI與用戶體驗
職位要求
·學(xué)歷背景:計算機、人工智能或相關(guān)專業(yè)大專及以上學(xué)歷，3年以上軟件開發(fā)經(jīng)驗
·編程語言:精通Java，熟悉SpringBoot、微服務(wù)架構(gòu)，具備高并發(fā)系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗
大模型技術(shù)棧:
o熟悉主流大模型(GPT-4、
Claude、GLM、Qwen等)原理與
API調(diào)用
o精通RAG架構(gòu)，有LangChain、Llamalndex等框架實戰(zhàn)經(jīng)驗，了解動態(tài)檢索、查詢改寫等優(yōu)化策略
·流程編排能力:
0有工作流引擎開發(fā)經(jīng)驗(如Camunda、Airflow、自研Agent流程框架)，能使用Java實現(xiàn)復(fù)雜邏輯編排
·提示詞工程:
0具備系統(tǒng)性Prompt設(shè)計與調(diào)優(yōu)經(jīng)驗，能通過few-shot、chain-of-thought等方式提升模型表現(xiàn)
·模型訓(xùn)練經(jīng)驗:0有大模型微調(diào)經(jīng)驗(SFT為主)，熟悉LORA、PEFT等技術(shù)，掌握vLLM/TG//Ollama等部署工具平臺經(jīng)驗:o熟悉FastGPT、Dify、Coze等低代碼AI平臺，并有深度定制或二次開發(fā)經(jīng)驗
系統(tǒng)集成:
0具備企業(yè)級系統(tǒng)對接經(jīng)驗，熟悉ERP、CRM、OA等系統(tǒng)的API集成與數(shù)據(jù)打通