AI应用工程师

参与实际产品的AI大模型与AI算法在各类业务场景中的应用开发、集成与迭代优化；

参与AI大模型与AI算法应用相关的需求分析、模型微调、RAG检索 ，提升模型在各类场景下的应用效果；

参与产品、数据、业务等团队协作，建立AI大模型与AI应用相关的数据分析、效果评估、问题定位与持续优化，提升用户体验和业务价值。

参与AI领域系统软件（如分布式训练框架、推理引擎、模型服务化平台等）的工程化设计与开发，参与完成中间件、工具链等核心组件的软件设计与产品化开发；

参与多个模块或特性的系统设计，需求分解，特性分析、代码编写、代码测试、资料编纂等工作；

参与AI系统软件产品的性能调优、可扩展性、稳定性及安全性工作。

人工智能、计算机、软件工程、电子信息、自动化等相关专业；

熟悉主流大模型应用开发框架，掌握大模型原理（如Transformer架构、微调技术、向量数据库等）或AI算法原理（如神经网络、强化学习、树模型、知识图谱等）；或有大模型（如GPT、DeepSeek、Qwen系列等）应用或神经网络（CNN、RNN、GNN等）开发经验，熟悉NLP/知识图谱/智能问答/对话系统/文生图/文生视频等领域；

具备扎实的编程能力，熟练掌握 Python、C++、Java 等至少一种编程语言。

计算机或人工智能相关专业，参与过相关子模块的开发工作；

熟练运用至少一门编程语言（C++ /Java /Python/Rust等）；

熟悉Tensorflow/scikit-learn/xgboost/Caffe/MindSpore/pytorch等主流深度学习框架的使用，具备AI算法开发及应用经验者优先；

熟悉计算机系统架构与操作系统，熟练掌握异构算力计算平台原理和典型硬件加速器的使用方法，熟练运用并发编程和底层调试，熟悉Linux/ROS；

熟悉语言大模型、多模态大模型、深度神经网络、机器学习算法和知识图谱等的至少一种。