職位描述
深度學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)圖像算法PyTorch機器視覺自然語言處理搜索/推薦算法Transformer人工智能
崗位職責(zé)：
- 1. AI智能體算法研發(fā)與系統(tǒng)設(shè)計
- 1）主導(dǎo)基于大模型的自主決策、環(huán)境交互、多模態(tài)感知、長期記憶、工具調(diào)用（Function Calling）與持續(xù)學(xué)習(xí)等核心模塊研發(fā)，構(gòu)建可進化的智能體系統(tǒng)。
- 2） 使用 Dify / LangGraph / LangChain / AutoGen 等框架搭建高可用AI Agent工作流，支持多智能體協(xié)作（Multi-Agent Collaboration）與動態(tài)任務(wù)調(diào)度。
- 3） 研發(fā)多模態(tài)智能體（文本+圖像+語音+視頻），實現(xiàn)跨模態(tài)對齊（如CLIP-style embedding）與聯(lián)合生成（如LLaVA、Flamingo等架構(gòu)）。 優(yōu)化工具調(diào)用（API/函數(shù)調(diào)用）機制，支持復(fù)雜任務(wù)自動化（如數(shù)據(jù)分析+報告生成+可視化）。
- 2. 知識庫與智能體增強系統(tǒng)
- 1） 構(gòu)建行業(yè)級多模態(tài)知識庫，融合稠密檢索（DPR）+ 知識圖譜 + 語義路由技術(shù)，支持復(fù)雜QA任務(wù)。
- 2） 開發(fā)自定義RAG系統(tǒng)，優(yōu)化文檔/表格/公式/視頻幀的聯(lián)合檢索與推理能力。
- 3） 設(shè)計記憶管理模塊（如向量數(shù)據(jù)庫+時序數(shù)據(jù)庫混合存儲），實現(xiàn)長期上下文保持與動態(tài)更新。
- 3. 大模型訓(xùn)練與優(yōu)化
- 1） 基于LLaMA、CLIP、Whisper等架構(gòu)，實施多模態(tài)聯(lián)合訓(xùn)練與領(lǐng)域適配。
- 2） 使用PyTorch/TensorFlow/JAX框架，結(jié)合Megatron-LM/DeepSpeed進行千億參數(shù)模型分布式訓(xùn)練。
- 3） 通過LoRA/P-Tuning等高效微調(diào)技術(shù)，適配垂直場景需求。
- 4. 工程化落地與性能優(yōu)化
- 1） 使用FastAPI/Flask構(gòu)建低延遲API服務(wù)（P99延遲<200ms），支持流式響應(yīng)與異步任務(wù)。
- 2） 部署推理加速方案（vLLM/TensorRT-LLM），優(yōu)化GPU資源利用率。
- 3） 構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)處理Pipeline（OpenCV/FFmpeg/Librosa），實現(xiàn)跨模態(tài)特征對齊。
崗位要求：
1. 熟悉大模型架構(gòu)和算法，具備自主決策、環(huán)境交互、多模態(tài)感知等研發(fā)經(jīng)驗。
2. 熟練使用Dify / LangGraph / LangChain / AutoGen 等框架。
3. 具備多模態(tài)智能體研發(fā)經(jīng)驗，掌握跨模態(tài)對齊和聯(lián)合生成技術(shù)。
4. 熟悉工具調(diào)用機制，有復(fù)雜任務(wù)自動化經(jīng)驗。
5. 精通知識庫構(gòu)建和增強系統(tǒng)開發(fā)。
6. 熟練使用PyTorch/TensorFlow/JAX等框架進行模型訓(xùn)練。
7. 掌握Megatron-LM/DeepSpeed等分布式訓(xùn)練技術(shù)。
8. 熟悉LoRA/P-Tuning等微調(diào)技術(shù)。
9. 有FastAPI/Flask等后端框架開發(fā)經(jīng)驗。
10. 熟悉推理加速方案和GPU資源優(yōu)化。
11. 具備多模態(tài)數(shù)據(jù)處理Pipeline構(gòu)建經(jīng)驗。
工作地點
重慶市江北區(qū)觀音橋
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