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【崗位職責(zé)】 1、負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和調(diào)優(yōu)AI算法模型。 2、基于業(yè)務(wù)需求優(yōu)化模型性能，推動(dòng)算法在業(yè)務(wù)場(chǎng)景落地。 3、參與算法工程化，完成模型部署、接口封裝及與Java后端集成。 4、建立模型監(jiān)控體系，實(shí)現(xiàn)算法服務(wù)自動(dòng)化運(yùn)維與迭代。 5、跟蹤前沿技術(shù)，探索知識(shí)庫(kù)與AI結(jié)合創(chuàng)新方向。 【任職要求】 1、本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、人工智能等相關(guān)專業(yè)，2年以上算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。 2、熟悉Java及Spring框架，精通Python，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架。 3、了解DeepSeek大模型調(diào)優(yōu)技術(shù)，掌握常用算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，能獨(dú)立完成算法模塊開(kāi)發(fā)。 4、有知識(shí)庫(kù)、知識(shí)圖譜、NLP項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，掌握模型調(diào)參優(yōu)化方法。 5、有主流向量數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)、RagFlow或Unsloth微調(diào)等相關(guān)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先； 6、熟悉分布式計(jì)算框架，有高并發(fā)算法優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先； 7、了解RAG增強(qiáng)(LangChain/LlamaIndex)、Agent系統(tǒng)(LangGraph/AutoGen)、多模態(tài)技術(shù)（Blender+VITS 數(shù)字人 | WPS-API 文檔生成 | 視頻/圖像生成 Pipeline）的優(yōu)先； 8、算法競(jìng)賽（例如Kaggle、天池等）成績(jī)優(yōu)異或發(fā)表過(guò)相關(guān)論文優(yōu)先； 9、有零售等行業(yè)數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)且算法落地后業(yè)務(wù)指標(biāo)顯著提升經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。 10、邏輯清晰，具備問(wèn)題拆解與抽象能力，有良好團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí)，能高效對(duì)接產(chǎn)品和工程團(tuán)隊(duì)。