岗位描述
工作内容
1. 参与大模型/传统AI模型的API封装、推理服务部署及缓存策略设计,协助解决推理延迟、服务稳定性及资源成本等工程问题。
2. 结合业务场景,协助评估LangChain、LlamaIndex、向量数据库及推理框架等技术栈,参与制定可扩展架构方案。
3. 参与多模型融合的智能体(Agent)解决方案设计,完成核心模块编码与调优。
4. 跟踪AI工程化前沿技术,推动产品创新与性能优化。
任职条件
1. 本科及以上学历,计算机/人工智能相关专业。
2. 扎实的编程基础,熟练掌握Python/Java/Go中的至少一种。
3. 熟悉Linux环境、Docker及Kubernetes编排。
4. 了解LangChain或LlamaIndex框架原理,了解PyTorch/TensorFlow模型部署流程,有向量数据库(如Milvus/Pinecone)使用或实践经历。
5. 对高并发系统设计有基本认知,了解分布式缓存、异步处理、服务降级等稳定性策略。
6. 加分项:有开源AI项目贡献、模型压测/调优经验,或顶会AI工程相关论文。