1.設(shè)計、構(gòu)建、測試、部署并維護安全可靠、可擴展的人工智能應(yīng)用程序。
2.開發(fā)并支持將大型語言模型（LLMs）與真實世界 API 及用戶需求連接的平臺。
3.與跨職能團隊協(xié)作，完成解決方案的原型設(shè)計、評估及優(yōu)化 —— 尤其在對話式 AI 場景中。
4.使用現(xiàn)代框架構(gòu)建基于多智能體的系統(tǒng)和檢索增強生成（RAG）應(yīng)用程序。
5.應(yīng)用混合專家模型（MoE）和自然語言編輯（NLE）方法，提升工業(yè)場景下 LLM 的性能。
6.利用 Cherry Studio、Ollama 和 MCP 協(xié)議實現(xiàn)可擴展、高效的多智能體模型部署。
7.為 LLM 編寫、優(yōu)化并評估提示詞，以確保輸出準確且實用的結(jié)果。
8.知識庫系統(tǒng)建設(shè)經(jīng)驗：主導(dǎo)或參與過基于大模型的知識庫系統(tǒng)搭建，包括知識抽取、知識融合、知識存儲和知識檢索等環(huán)節(jié)，熟悉知識圖譜構(gòu)建流程和技術(shù)。
9.檢索增強生成（RAG）技術(shù)：熟悉RAG架構(gòu)原理，掌握LangChain、LlamaIndex等RAG框架，能利用這些框架優(yōu)化知識庫系統(tǒng)的檢索和生成能力，提升問答準確性和相關(guān)性。
10.向量數(shù)據(jù)庫知識：熟悉向量數(shù)據(jù)庫，如Milvus、FAISS、Pinecone等，能夠進行向量數(shù)據(jù)的存儲、檢索和管理，理解向量相似度計算原理和優(yōu)化方法。
11.自然語言處理（NLP）技術(shù)：掌握NLP基礎(chǔ)技術(shù)，如分詞、詞性標注、命名實體識別、文本分類、文本摘要等，具備將NLP技術(shù)應(yīng)用于知識庫系統(tǒng)的能力。
12.模型優(yōu)化與部署：熟悉模型優(yōu)化技術(shù)，如模型量化、剪枝、蒸餾等，能夠?qū)⒋竽Ｐ透咝Р渴鸬缴a(chǎn)環(huán)境，解決部署過程中的性能、穩(wěn)定性和資源利用問題。
13.與 LLaMA、Mixtral、DeepSeek 等開源模型合作開發(fā)生成式應(yīng)用程序。持續(xù)關(guān)注生成式 AI（GenAI）領(lǐng)域的最新研究、模型訓(xùn)練技術(shù)及部署技術(shù)。
1.本科以上學(xué)歷，具備扎實的 AI 系統(tǒng)基礎(chǔ)。
2.一年以上生成式 AI（LLMs、多模態(tài)模型、視覺 / 語言生成）實踐經(jīng)驗。
3.具備構(gòu)建 RAG 管道、提示工程及 AI 智能體的成功經(jīng)驗，深入理解分塊、向量搜索和混合檢索技術(shù)。
4.精通 Python 及常用 AI 庫和框架（如 LangChain、LangGraph、PyTorch、TensorFlow）。
5.熟悉智能體框架和技術(shù)，如 AI 助手、自主智能體等。
6.理解數(shù)據(jù)管道、圖推理、云平臺 AI基礎(chǔ)設(shè)施等核心 AI 議題。
7.有 Cherry Studio、Ollama、AnythingLLM、NLE及 MCP 環(huán)境的實操經(jīng)驗。
8.具備將 AI 集成到云應(yīng)用程序并進行性能優(yōu)化的經(jīng)驗。
9.對基礎(chǔ)模型、微調(diào)、高效推理技術(shù)等AI前沿研究領(lǐng)域有濃厚興趣
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