崗位職責
1. AI算法研發與落地：負責Agent、RAG（檢索增強生成）等AI應用的設計、開發與優化，結合業務場景搭建高效的AI解決方案，推動算法從原型到生產環境的落地迭代，提升業務效率與用戶體驗。
2. 大模型微調與優化：主導大模型微調工作，熟練運用SFT（監督微調）、DPO（直接偏好優化）等技術，針對業務需求優化模型性能，解決模型在特定場景下的精度、泛化能力及效率問題。
3. 提示工程設計與迭代：深入研究提示工程方法論，設計精準、高效的提示策略，結合模型特性與業務場景優化提示模板，*大化發揮大模型的能力，支撐各類AI業務場景落地。
4. Python算法實現與維護：基于Python語言完成算法的編碼實現、單元測試與集成測試，負責線上算法服務的穩定運行、性能監控與問題排查，持續迭代優化算法性能。
5. 技術調研與創新：跟蹤AI領域（大模型、Agent、RAG等）前沿技術與行業動態，開展技術調研與驗證，將先進技術融入業務場景，推動團隊技術能力提升與產品創新。
6. 跨團隊協作：與產品、研發、數據等團隊緊密協作，明確業務需求與技術指標，提供算法層面的技術支持，推動跨團隊項目的順利落地。

二、任職要求
1. 基本要求
- 本科及以上學歷，計算機、數學、統計學、人工智能等相關專業，學信網可查，無學歷造假情況。
- 6年及以上Python算法研發經驗，具備扎實的工程落地能力，有完整的AI算法項目從研發到上線的全流程經驗。
- 具備良好的編碼規范與技術文檔撰寫能力，熟悉Git等版本控制工具，具備較強的問題排查與解決能力。
- 具備良好的溝通表達能力、跨團隊協作意識與責任心，能承受一定的項目壓力，推動項目高效落地。

2. 核心技術要求
- AI應用經驗：精通Agent智能體架構設計與開發，深入理解RAG技術原理與實現方案，有實際的Agent、RAG項目落地經驗；熟練掌握提示工程技巧，能根據不同模型與業務場景設計*優提示策略。
- 大模型微調經驗：具備豐富的大模型微調實戰經驗，熟練掌握SFT、DPO等微調技術，熟悉常見大模型（如LLaMA、ChatGLM、GPT系列等）的微調流程與優化方法，能獨立完成微調任務并驗證效果。
- Python與算法基礎：精通Python編程語言，熟練使用PyTorch、TensorFlow等深度學習框架，以及NumPy、Pandas等數據處理庫；具備扎實的算法基礎，熟悉機器學習、深度學習核心算法原理與應用場景。
- 工程化能力：了解AI模型部署相關技術（如TensorRT、ONNX、FastAPI等），能將訓練好的模型與微調后的模型高效部署為線上服務；具備一定的分布式訓練、并行計算相關經驗者優先。

3. 加分項
- 有大規模RAG系統、多模態Agent項目落地經驗者優先。
- 熟悉RLHF（基于人類反饋的強化學習）等進階微調技術，有相關項目經驗者優先。
- 具備開源項目貢獻經驗，或在AI領域頂會、技術社區發表過相關文章者優先。
- 有金融、醫療等垂直行業AI算法落地經驗者優先。