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1. 教育背景
計算機科學與技術(shù)、軟件工程、數(shù)學、物理等工程類相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學歷。
2. 工作經(jīng)驗
(1) 3年以上工業(yè)級AI模型開發(fā)經(jīng)驗；
(2) 精通PyTorch/TensorFlow或高性能計算優(yōu)化者優(yōu)先；
(3) 具有大模型推理框架二次開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先；
(4) 熟悉石油鉆完井業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)特征或具備相關(guān)行業(yè)經(jīng)驗者優(yōu)先；
(5) 有中海油、中石化、中石油等石油企業(yè)信息系統(tǒng)建設(shè)工作經(jīng)驗者優(yōu)先。
3. 技術(shù)能力
(1) 優(yōu)化改進大模型推理框架（如llama.cpp、VLLM、KTransformers等），提升模型在邊緣計算、低資源環(huán)境下的推理效率及部署能力；
(2) 推動人工智能技術(shù)與垂直領(lǐng)域業(yè)務(wù)需求的深度結(jié)合，解決數(shù)據(jù)質(zhì)量、實時計算等共性挑戰(zhàn)；
(3) 理解石油鉆完井業(yè)務(wù)流程及數(shù)據(jù)特征，抽象關(guān)鍵業(yè)務(wù)問題并設(shè)計可落地的AI解決方案。制定多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)/文本/時序信號等）的處理與建模策略；
(4) 構(gòu)建適配業(yè)務(wù)場景的機器學習模型體系，包括但不限于開發(fā)高精度預測與分類模型；設(shè)計時序數(shù)據(jù)分析與動態(tài)決策模型；實現(xiàn)領(lǐng)域知識增強的大語言模型應(yīng)用；探索多模態(tài)數(shù)據(jù)融合建模方法；
(5) 改進開源推理框架的核心模塊（計算優(yōu)化/內(nèi)存管理等），提升工業(yè)現(xiàn)場部署效能。構(gòu)建低延遲流式推理系統(tǒng)，滿足實時業(yè)務(wù)響應(yīng)需求；
(6) 建立模型性能監(jiān)控體系，設(shè)計符合工業(yè)標準的評估指標。開發(fā)模型持續(xù)迭代機制，保障系統(tǒng)長期有效性；
(7) 協(xié)同業(yè)務(wù)團隊與技術(shù)團隊，推進AI解決方案落地。輸出技術(shù)可解釋性方案，支持業(yè)務(wù)決策閉環(huán)。
4.薪資待遇
薪資面議（高薪）。