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崗位職責(zé)： 1、負(fù)責(zé)基于大語言模型（LLM）的AI應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)； 2、使用主流大模型平臺構(gòu)建可落地的AI解決方案； 3、開發(fā)基于 LLM 的 Agent、工作流、多模態(tài)交互系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程自動化； 4、與后端、前端、運(yùn)維團(tuán)隊(duì)協(xié)作，完成模型服務(wù)化與API集成； 5、優(yōu)化模型推理性能，支持邊緣部署、低延遲響應(yīng)與高并發(fā)訪問； 6、編寫高質(zhì)量代碼、技術(shù)文檔與測試用例，確保系統(tǒng)可維護(hù)性與可審計(jì)性； 其他： 1. 計(jì)算機(jī)、人工智能、自動化、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷； 2、3年以上軟件開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，至少1年AI項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)； 3、熟悉 Python、Node.js 或 Java 中至少一種編程語言； 4、熟悉 Linux/Ubuntu 系統(tǒng)操作與 Shell 腳本編寫； 5、具備良好的英文讀寫能力，能閱讀技術(shù)文檔與論文。 6、熟悉大模型應(yīng)用開發(fā)框架：LangChain、LlamaIndex、Haystack、AutoGen； 7、掌握 RAG（檢索增強(qiáng)生成）架構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化方法； 8、熟練使用向量數(shù)據(jù)庫（如 Chroma、Milvus、Pinecone、Weaviate）； 9、熟悉 Docker、Docker Compose，具備容器化部署經(jīng)驗(yàn)； 10、熟悉 RESTful API 設(shè)計(jì)與前后端聯(lián)調(diào)。