一、崗位職責 1. 負責大模型（如GPT、LLaMA、文心一言等）的應用開發與優化，結合實際場景設計并實現高效解決方案。 2. 構建和優化RAG（檢索增強生成）知識庫系統，提升大模型在垂直領域的知識整合與推理能力。 3. 完成大模型的訓練、微調（Fine-tuning）、精調（Prompt-tuning）及部署，實現全流程自動化（如基于Kubernetes/K8s的容器化部署）。 4. 開發自動化工具鏈，集成持續集成/持續交付（CI/CD）工具（如Jenkins、GitLab CI），提升模型迭代效率。 5. 結合RPA工具（如UiPath、Automation Anywhere）實現業務流程與大模型能力的深度融合。 6. 針對SQL Server等數據庫進行數據清洗、特征提取及模型訓練支持，編寫高效SQL查詢及存儲過程。 7. 輸出技術文檔、操作手冊及案例報告，協助團隊完成技術沉淀與知識共 二、核心技能 1. 編程與工具 ·精通Python，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度學習框架，掌握LangChain、LlamaIndex等大模型開發工具。 ·熟練使用Linux/Windows系統及命令行工具（如Shell/PowerShell），具備環境配置與運維能力。 2. 大模型技術 ·深入理解大模型原理，能獨立完成模型微調、分布式訓練及部署優化（如模型壓縮、量化）。 ·熟悉RAG系統構建，包括向量數據庫（如FAISS、Milvus）集成與檢索算法優化。 3. 自動化與云原生 ·熟練使用Kubernetes（K8s）管理容器化服務，熟悉Docker及云平臺（AWS/Azure/阿里云）部署。 ·熟悉CI/CD工具鏈（如Jenkins、GitHub Actions），了解MLOps流程設計。 4. 數據庫與測試 ·熟練操作SQL Server、MySQL等數據庫，能編寫復雜查詢與數據治理腳本。 ·了解自動化測試工具（如Selenium、Postman），支持模型接口與業務邏輯驗證。 三、加分項 1. 有RPA工具開發經驗，或熟悉AutoGPT等AI自動化框架。 2. 熟悉大模型安全與倫理規范，具備模型評估與風險控制能力。 3. 發表過AI相關論文，或參與過開源項目（如Hugging Face社區貢獻）。 四、我們提供 職位福利：五險、餐補、節日福利、周末雙休、彈性工作、住房補貼、年終獎金、旅游、午休2小時等。