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崗位職責(zé)： 1、負(fù)責(zé)公司大模型應(yīng)用平臺(tái)（主流Agent低代碼 LLM 應(yīng)用編排平臺(tái)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)）整體架構(gòu)設(shè)計(jì)、技術(shù)選型與核心模塊研發(fā)，支撐可視化 Prompt 編排、插件擴(kuò)展、API 服務(wù)、應(yīng)用托管等能力； 2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)半自動(dòng)標(biāo)注平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)接入、標(biāo)注流程管理、質(zhì)檢、版本管理、標(biāo)注效率工具與模型預(yù)標(biāo)注能力； 3、負(fù)責(zé)企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)集體系建設(shè)，包括數(shù)據(jù)清洗、去重、歸一化、結(jié)構(gòu)化、安全脫敏、數(shù)據(jù)集版本與權(quán)限管理等平臺(tái)化能力； 4、負(fù)責(zé)垂直領(lǐng)域小模型相關(guān)工程化架構(gòu)設(shè)計(jì)，包括模型微調(diào)、蒸餾、量化、推理服務(wù)、監(jiān)控運(yùn)維、分布式訓(xùn)練等體系建設(shè)； 5、主導(dǎo)技術(shù)難點(diǎn)攻關(guān)：高并發(fā) API 網(wǎng)關(guān)、任務(wù)調(diào)度、分布式數(shù)據(jù)處理、模型服務(wù)編排、多租戶隔離、權(quán)限與安全體系； 6、制定研發(fā)規(guī)范、接口標(biāo)準(zhǔn)、部署方案，帶領(lǐng)與指導(dǎo)后端 / 算法 / 前端團(tuán)隊(duì)，保障系統(tǒng)穩(wěn)定性、可擴(kuò)展性與迭代效率； 7、跟蹤大模型生態(tài)（LLM、RAG、Agent、微調(diào)、標(biāo)注工具鏈）前沿技術(shù)，落地到公司平臺(tái)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景。 任職要求： 1、本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、軟件工程、AI 相關(guān)專業(yè)，5 年及以上后端 / 平臺(tái)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，2 年及以上架構(gòu)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)； 2、精通至少一種主流后端技術(shù)棧（Java/Go/Python），熟悉微服務(wù)、分布式、高可用架構(gòu)設(shè)計(jì)； 3、有大模型應(yīng)用平臺(tái) / LLM 開(kāi)發(fā)平臺(tái) / 低代碼平臺(tái)實(shí)際架構(gòu)或核心開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有類Flowise、LangChain 平臺(tái)建設(shè)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先； 4、有數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái) / 數(shù)據(jù)治理 / 數(shù)據(jù)集平臺(tái)產(chǎn)品設(shè)計(jì)或研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉標(biāo)注流程、數(shù)據(jù)處理、質(zhì)檢、權(quán)限、任務(wù)分發(fā)機(jī)制優(yōu)先； 5、了解大模型全流程：Prompt 工程、RAG、Agent、微調(diào)（SFT/LoRA）、推理服務(wù)（vLLM/TGI 等）、模型評(píng)估優(yōu)先； 6、熟悉云原生、Docker、K8s、中間件（MySQL/Redis/MQ/ES/MinIO 等），有平臺(tái)部署與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)； 7、具備良好的系統(tǒng)抽象能力、技術(shù)決策能力、跨團(tuán)隊(duì)溝通與落地能力； 8、有 AI 創(chuàng)業(yè)公司、AI 基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)、垂直行業(yè)小模型落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 加分項(xiàng) 1、主導(dǎo)過(guò)從 0 到 1 的 AI 應(yīng)用平臺(tái)或數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)產(chǎn)品落地； 2、有企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)集建設(shè)、垂直領(lǐng)域小模型工程化落地經(jīng)驗(yàn)； 3、對(duì) AI 研發(fā)效能、模型生命周期管理、MLOps 有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。