### 崗位職責(zé)
1. 場(chǎng)景落地：深入理解客戶業(yè)務(wù)需求（如汽車、醫(yī)藥、零售等行業(yè)），負(fù)責(zé)大模型應(yīng)用場(chǎng)景（如RAG知識(shí)庫、智能Agent、ChatBI等）的方案設(shè)計(jì)與開發(fā)。
2. 模型研發(fā)與優(yōu)化：參與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目的建模工作，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練及調(diào)優(yōu)。
3. 技術(shù)原型開發(fā)：能夠快速利用主流框架（如LangChain,LlamaIndex,SemanticKernel等）搭建AI應(yīng)用原型（PoC）。
4. 跨部門協(xié)作：配合咨詢團(tuán)隊(duì)向客戶展示AI技術(shù)價(jià)值，提供專業(yè)的技術(shù)建議和方案落地支持。
### 任職要求
1. 技術(shù)底蘊(yùn)：計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法有扎實(shí)的理解。
2. 大模型經(jīng)驗(yàn)：熟悉主流大模型（GPT-4,Claude,DeepSeek,Llama等）的原理與應(yīng)用，有PromptEngineering、模型微調(diào)（Fine-tuning）或RAG落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
3. 編程能力：精通Python，熟練使用Pandas、PyTorch/TensorFlow等主流數(shù)據(jù)處理和深度學(xué)習(xí)框架。
4. 工程實(shí)踐：了解MLOps流程，熟悉Docker容器化部署，有云計(jì)算平臺(tái)（如AzureAIFoundry,AWS,Databricks,Snowflake）使用經(jīng)驗(yàn)者加分。
5. 核心素質(zhì)：
* 極強(qiáng)的學(xué)習(xí)熱情：能夠自主鉆研新技術(shù)，對(duì)AI行業(yè)動(dòng)態(tài)高度敏感。
* 獨(dú)立思考：對(duì)大模型應(yīng)用有獨(dú)到見解，不盲從技術(shù)熱點(diǎn)，能根據(jù)場(chǎng)景選擇最合適的算法方案。
* 咨詢心態(tài)：優(yōu)秀的溝通表達(dá)能力，能將枯燥的技術(shù)語言轉(zhuǎn)化為商業(yè)價(jià)值