崗位職責:
1. 探索AI智能體/代理智能技術前沿,包括但不限于基于大語言模型LLM的Agent技術、多智能體協作等領域;
2. 負責技術架構、模型訓練、模型微調、模型部署等技術開發工作及相關的數據治理類工作;
3. 負責智能體技術落地場景策劃、落地路線圖制定、產品開發等工作;
4. 產出專利、論文等知識產權.
任職要求:
1. 學歷要求:計算機科學、人工智能、自動化、數據科學、數學、電子信息或相關專業碩士及以上學歷;
2. 熟悉以下技術領域:
●熟悉 PyTorch、TensorFlow 或類似框架,能夠搭建、訓練和調優神經網絡模型;
●熟悉Transformer、Diffusion等算法原理,具備較強的算法實現能?,能夠將復雜的數學模型轉化為高效的代碼實現;
●熟練使用python、C++等語言,精通常用算法和數據結構。
3. 具備以下一項或多項技能:
●深入了解 GPT、BERT、LLAMA 等大語言模型的原理和應用,熟悉基于 LLM 的 Agent架構設計及其實現(包括檢索增強生成 RAG 等相關技術)。
●有大模型應用和部署開發的相關經驗,熟悉vLLM、sglang、lmdeploy等開源大模型推理引擎。
●具備一定模型訓練、微調、驗證和部署經驗,熟悉分布式訓練、超參數調優及模型壓縮技術。
●對AI Agent框架具備一定理解和實現經驗,熟悉LangChain、dify、AutoGen、LangGraph等框架優先。
●有強化學習、遷移學習、元學習或自適應算法方面的實踐經驗,能針對 Agent 的決策與協作進行優化。
●對Agent 系統、LLM 等前沿技術領域有持續關注,并能主動探索新思路和新方法。
4. 加分項:
●熟悉 Docker、Kubernetes、云平臺(如 AWS、Azure、GCP)部署和微服務架構,能夠將訓練好的模型高效部署到生產環境中。
●有完整的技術架構設計與優化經驗,能夠規劃從數據收集、模型訓練到線上部署的一整套流程,并考慮系統的可擴展性、安全性和高可用性。
5. 經歷:
●具備良好的自主學習能力和實踐能力,具備較強的問題分析與解決能力,具備良好的溝通和跨業務寫作能力,能夠在面對復雜業務場景時快速設計出有效的技術方案,并持續跟蹤改進。