一、職位概述：
AI 大模型工程師負(fù)責(zé)選型和優(yōu)化人工智能模型產(chǎn)品，以推動(dòng)公司如何利用人工智能改變傳統(tǒng)制造業(yè)，主要包括銷售、研發(fā)、供應(yīng)鏈、生產(chǎn)和財(cái)務(wù)等業(yè)務(wù)板塊的具體應(yīng)用。
二、主要職責(zé)：
1.根據(jù)公司實(shí)際業(yè)務(wù)情況，選擇適合的開源模型并進(jìn)行私有化部署和維護(hù)；
2.構(gòu)建高效、可擴(kuò)展的 AI 大模型架構(gòu)，包括但不限于Transformer架構(gòu)的變體等，以滿足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的需求。
3.負(fù)責(zé)模型參數(shù)的調(diào)整和優(yōu)化，提高模型的性能和準(zhǔn)確性。
4.研究和應(yīng)用模型壓縮、量化、蒸餾等技術(shù)，降低模型的存儲(chǔ)和計(jì)算成本，提高模型的推理速度和效率。
5.根據(jù)業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)和開發(fā)基于 AI 大模型的應(yīng)用程序和解決方案，將 AI 模型與現(xiàn)有的系統(tǒng)和平臺(tái)進(jìn)行集成，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的功能擴(kuò)展和優(yōu)化，并負(fù)責(zé)應(yīng)用程序的具體部署和維護(hù)。
6.收集、梳理大規(guī)模數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注和分類，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。運(yùn)用數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)，從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息和特征，為模型訓(xùn)練和優(yōu)化提供支持。
三、任職要求：
（一）教育背景
計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息技術(shù)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。
（二）專業(yè)技能
1.熟練掌握 Python、Java、C++ 等編程語(yǔ)言，具備良好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法基礎(chǔ)。
2.熟悉 TensorFlow、PyTorch 等深度學(xué)習(xí)框架，能夠進(jìn)行模型的訓(xùn)練和優(yōu)化。
3.熟悉掌握多模態(tài)技術(shù)和框架結(jié)構(gòu)，了解其原理和應(yīng)用場(chǎng)景。
4.對(duì)主流的Deepseek、Kimi、豆包、通義千問、智譜等大模型有深入研究和應(yīng)用，對(duì)模型訓(xùn)練和微調(diào)有足夠經(jīng)驗(yàn)。
5.了解和熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)模型；
6.掌握數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理等技術(shù)，能夠熟練使用SQL/Hive/Spark相關(guān)工具和算法對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。
（三）工作經(jīng)驗(yàn)
具有 3 年以上 AI 大模型研發(fā)和使用經(jīng)驗(yàn)，有參與過制造業(yè)相關(guān)大模型項(xiàng)目或相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
（四）綜合素質(zhì)
1.具備良好的團(tuán)隊(duì)合作精神，能夠與不同背景的人員進(jìn)行有效的溝通和協(xié)作。
2.具備良好的溝通能力，能夠清晰地表達(dá)自己的想法和觀點(diǎn)，有效地與團(tuán)隊(duì)成員和客戶進(jìn)行溝通。
3.具備較強(qiáng)的問題解決能力，能夠快速定位和解決模型研發(fā)和應(yīng)用中的問題。
4.具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，能夠快速學(xué)習(xí)和掌握新的技術(shù)和知識(shí)。