AIGC算法工程师20403

一、参与推进工程机械行业大模型、自然语言理解技术；

二、关注和推进相关技术在业务场景的落地，包括但不限于知识库问答、对话系统、信息抽取、知识图谱等 ；

三、深入跟踪调研大模型以及相关方向（包括但不限于NLP/多模态）的前沿技术；

四、负责公司数字化相关技术、标准、规范的制定和评审；

五、负责项目申报等工作；

六、协助完成项目需求管理、方案设计、实施管理。

一、本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能、数学、统计学、电子信息、自动化等相关专业；

二、工作经验：2年及以上相关工作经验 ；

三、知识要求：

1. 熟悉Transformer及大语言模型基本原理，了解主流开源大模型的架构、能力特点及应用方式；

2. 熟悉RAG、Agent、Function Calling/Tool Calling、MCP、Prompt Engineering、模型评测等技术，理解智能体任务规划、上下文管理、工具使用与执行反馈机制；

3. 了解Agent Runtime、Harness等智能体系统架构，理解工具、记忆、上下文、执行、权限等核心模块的设计思路；

4. 了解大模型推理服务、私有化部署、模型量化、推理加速、微调及服务治理等技术；

5. 了解AI系统与企业业务系统、工业知识及设备数据的集成方式，具有车载AI、边缘推理或端云协同相关知识者优先。

四、基本技能：

1. 熟练使用Python，具备良好的软件工程能力，能够独立完成AI服务、核心算法模块及相关接口开发；

2. 熟悉至少一种主流大模型应用或智能体开发框架，具备RAG、Agent、工具调用等系统的实际开发经验；

3. 具备大模型应用系统架构设计与工程化能力，能够针对复杂任务设计合理的执行流程、状态管理、异常处理和系统集成方案；

4. 具备大模型部署、调用、评测与性能优化能力，能够分析模型效果、响应延迟、资源消耗及系统稳定性等问题；

5. 熟悉Linux、Git、Docker等开发工具，具备数据库、API服务及微服务相关开发经验。

五、需具备能力：

1. 具备较强的技术研究和学习能力，能够跟踪大模型与智能体技术发展，并开展技术验证与工程实践；

2. 具备复杂问题分析与系统设计能力，能够独立完成技术方案设计、核心模块开发及问题定位；

3. 具备业务需求理解与技术转化能力，能够将实际业务问题抽象为可实现、可评测的AI技术方案；

4. 具备良好的沟通协作能力、工程质量意识和持续优化意识。

六、特殊要求：

1. 具有以下一项或多项经验者优先：

2. 参与过企业级大模型平台、智能体运行框架或AI基础设施的核心模块研发；

3. 具有Agent Runtime、Harness、MCP、Skills、复杂工具编排或长任务执行系统开发经验；

4. 具有vLLM等大模型推理框架的部署、性能优化或服务化经验；

5. 具有工业AI、企业知识智能化、车载AI、边缘大模型或端云协同项目经验；

6. 具有优秀开源项目贡献、技术研究成果或复杂AI系统独立研发经验。