AI开发工程师

岗位职责： 1. 独立负责 AI Agent 系统的全流程开发，包括需求拆解、架构设计、功能实现与性能优化，确保 Agent 具备高效的任务规划、工具调用及自主决策能力，满足业务场景下的复杂需求； 2. 主导大模型（含LLM大语言模型、图形模型）的部署与微调工作，根据业务场景需求，选择适配的模型方案，完成模型的本地化部署、性能调优及增量训练，提升模型在特定任务中的精度与效率； 3.深入研究大模型原理，结合业务痛点进行技术创新，探索大模型与业务场景的融合方式，例如通过模型优化提升交互体验、降低推理成本等； 4.负责 AI模块的技术攻坚，解决开发过程中遇到的模型适配、性能瓶颈、兼容性等问题，保障系统稳定运行； 5.跟踪国内外Al领域前沿技术（如大模型新架构、Agent 开发框架等），并在团队内部进行工技术分享，推动团队整体技术水平提升。 任职要求： （一）基本要求 1.学历背景本科及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数学等相关专业； 2. 工作经验：优秀应届生若有深度项目经验可酌情放宽，具备完整的 AI 项目从开发到落地的实战经历； 3. 技术基础 •熟练掌握 Python编程语言，具备扎实的代码功底，能独立编写高效、可维护的代码； 。精通 Linux 操作系统，熟练使用Linux 环境下的开发、调试及部署工具（如Shell脚本、Docker、Kes等），能独立解决系统环境相关问题。 （二） 核心技能要求 1. AI Agent 开发经验具备较强的 AI Agent 开发实战经验，深入理解 Agent 的核心架构（如记忆机制、任务规划、工具调用、反思优化等模块），有独立主导或核心参与 AIAgent 产品开发、上线的项目经历； 2.大模型部署与微调能力：拥有丰富的大模型（LLM 及图形模型）部署与微调经验，熟悉主流微调技术（如LORA、QLORA、全参数微调等），能根据硬件资源与业务需求选择最优微调方案；熟悉大模型部署框架（如TensorRT、ONNX R untime、vLLM等），具备模型压缩、推理加速及工程化落地的实战能力； 3. 大模型原理认知：深入理解大模型（LLM、图形模型）的核心原理（如Transformer架构、注意力机制、图像生成原理等），能清晰分析模型性能瓶颈并提出针对性优化方案，而非仅停留在“调用AP层面； 4. 图形模型经验：熟悉主流图形模型（如 Stable Diffusion、Midjourney相关技术原理、Diffusion Models 等），具备图形模型的微调、部署及应用开发经验，能结合业务场景实现图像生成、编辑、修复等功能。