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职位描述
- Java
- 不接受居家办公
- C++
- 分布式经验
- 搜索/推荐/广告经验
- 架构设计经验
- Python
1.负责基于场景抽象AI系统工程逻辑，设计并实现先进的AI系统架构以承载企信数据感知、认知和表达体系，以提升基于大模型和多模态技术的创新解决方案在业务落地的应用效果、算法效率和产品形态的空间上限，以解决行业痛点和提升用户体验。
2.在企业信用业务场景下对企信产品智能能力建设提供有价值的算法工程视角输入，通过专业能力从概念构思、系统设计、开发实现到部署优化的全周期研发中与前后端、产品经理、业务运营、UI/UX设计师等紧密合作，确保技术方案的有效实施和成功上线，并推动内外部资源，为最终目标负责；
3.负责企业信用大模型工程各环节（RAG建设、workflow搭建、Agents实现、工具接口、模型部署等）等方向的研发和的应用落地；
4.跟踪学术界和工业界的最新进展，持续优化现有架构，引入创新技术，保持团队在该领域的技术领先性。协助提升团队影响力，积极攻关技术前沿，鼓励并支持将研究成果沉淀到系统内并产出技术文章、专利和学术论文。
岗位要求
1.具有以算法为基础的智能化产品三年以上大规模高并发场景下的AI推理系统研发经验，包括但不仅限于以下之一：图像编辑、图像生成、视频生成、数字人、智能助理、智能客服、智能营销、搜广推系统、知识图谱、用户画像等。
2.熟练掌握Java、C/C++、Python、SQL、Shell等，熟悉操作系统、数据结构、编译原理、数据库等。熟悉多线程、高性能等，熟悉Pytorch等常用框架，具备大型模型多机多卡方案的能力，有基于大模型或多模型协同的应用系统经验优先；熟悉主流的模型推理技术；
3.对分布式系统、缓存、消息机制、异构计算、微服务架构、多模态数据处理、流计算等领域有深刻的理解和研究，熟悉数据挖掘和机器学习基本的工作原理，对NLP、CV领域常见概念有基本的了解，具备基于大语言模型的RAG、Workflow或Agent系统从数据构建到应用的开发经验，能够将业务场景问题抽象为智能系统问题；能够快速动手尝试最前沿的AI研究和想法。有开源项目开发经验优先；
4.良好的沟通能力和项目管理能力。具备良好的问题解决能力，能够独立分析和解决复杂的技术问题，能够运用各种资源解决具体问题、拿到业务结果。
认证资质
杨女士
竞争力分析
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更新于：2024-09-14
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