崗位職責:

1、負責大模型應用方向的研究與落地，圍繞檢索增強生成（RAG）、智能體（Agent）編排與優化、工具調用與插件生態

，設計可複用解決方案並推動產品化；
2、搭建端到端應用閉環：需求分析 → 知識/數據工程 → RAG/Agent 方案設計 → 評測與監控 → 灰度上線與持續迭代；
3、構建與優化企業知識中台與向量檢索體係：數據采集
、清洗與切分，Embedding/索引構建，召回與重排，多源知識融合與實時更新；
4

、優化推理鏈路與可用性：Prompt 工程、Few-shot/CoT/ReAct、函數調用（Tool/Function Calling）、長文檔與記憶機製、工作流編排（多工具
、多步驟、多代理協作）；
5、建立係統化評測與A/B實驗：離線指標（準確率、覆蓋率
、延遲、幻覺率、可用性）與在線指標（轉化、滿意度、SLA），沉澱評測基線與數據閉環；
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、提升可靠性與安全性：檢索-生成協同（重排器、證據引用）
、事實校驗與防幻覺策略
、權限與數據脫敏、內容安全與審計
；
7、性能與成本優化：推理加速（批處理
、並行
、緩存
、量化/蒸餾/剪枝）、多模型路由與降級策略、資源與成本監控優化
；
8、跟蹤與驗證前沿技術：開源/閉源模型（如 Qwen
、GLM、DeepSeek 等）、向量數據庫與檢索算法、Agent 框架（如 LangChain、AutoGen 等）
，快速原型並評估落地價值；
9
、與產品/業務/平台團隊協作，抽象通用能力

，沉澱最佳實踐、模板與 SDK
，支撐客服、搜索
、知識問答、辦公自動化、數據分析等多垂類場景

；
10、開展輕量訓練與對齊：指令微調、強化學習、偏好對齊與領域知識注入/持續學習，形成可迭代的模型資產。

任職要求:

1
、碩士及以上學曆，計算機
、數學或統計學相關專業；
2、在自然語言理解
、多模態等領域有研究，熟練使用pytorch/tensorfow等至少一種主流深度學習框架，能夠獨立實現前沿模型；
3、了解學界、業界最新研究成果。

工作時間：8:30-17:30，每周二周四晚上六點至八點，周末雙休
免費往返班車路線：
1號線 井大（7:30）-世歐瀾山（7:45）-園區
2號線 閩大（7:20）-東輝花園（7:35）-三木花園（7:55）-遠西（8:00）-園區
4號線 福大北門（7:30)—物構所（7:35）—園區
5號線 五福天橋（7:37）-南公園（7:45）-長樂路（7:50）-園區
6號線 萬商（7:33）- 教院附中（7:40）-園區
7號線 西洪（7:30）- 梅峰（7:35）- 屏西（7:40）- 園區
8號線 福機（7:42）- 蓬埕（7:48）- 江十（7:53）- 人民埕（7:55）-園區
9號線 屏西（7:40）- 省體中心（7:45）- 園區
11號線 省檢察院（鬥門地鐵站）（7:35）-實發大廈（湖藤公交站）（7:37）-省體中心（7:45）-園區
12號線 晉安區委（7:40）-茶會小區（7:45）-前嶼（7:50）-福光格致（7:55）-園區
13號線 麥德龍（7:45）-園區
14號線 三叉街（7:40）- 園區
15號線 上渡（7:40）- 福灣新城（7:48）- 園區
16號線 中庚城（7:34）- 燎原（7:40）- 園區
17號線 金山四期（7:30）- 洪灣路口公交站（7:35）- 橘園洲公交站（7:40）- 園區
18號線 浦上大道（7:40）- 園區
19號線 旗山大道招呼站（7:20）- 省檔案館（7:27）- 葛岐村（7:37）- 信通中心（7:40）- 烏龍江大區（7:43）- 灣邊橋頭（7:50）- 園區