定制化開(kāi)發(fā)與接口對(duì)接。

一、崗位職責(zé)描述
1. 算法開(kāi)發(fā)與優(yōu)化
61 基于PyTorch/TensorFlow開(kāi)發(fā)行業(yè)專屬模型（如零售業(yè)需求預(yù)測(cè)、制造業(yè)設(shè)備預(yù)警）。
61 實(shí)現(xiàn)模型輕量化改造（知識(shí)蒸餾/量化壓縮），滿足邊緣端部署需求。
2. 接口開(kāi)發(fā)與工程化
61 設(shè)計(jì)RESTful API接口規(guī)范，開(kāi)發(fā)模型服務(wù)監(jiān)控SDK，支持多權(quán)限等級(jí)調(diào)用（管理層決策接口/員工輔助接口）。
61 構(gòu)建CI/CD流水線，實(shí)現(xiàn)模型版本自動(dòng)化更新。
3. 全生命周期管理
61 開(kāi)發(fā)Prompt優(yōu)化引擎，自動(dòng)生成適配企業(yè)知識(shí)庫(kù)的提示詞模板。
61 搭建模型監(jiān)控平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確率衰減預(yù)警與自動(dòng)再訓(xùn)練。

二、崗位技能要求
1. 核心技術(shù)能力
61 精通Python/Java，掌握LangChain/Hugging Face等AI工程框架。
61 熟悉大模型微調(diào)技術(shù)（LoRA/P-tuning），具備高并發(fā)接口開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)（吞吐量≥5000 TPS）。
2. 工程實(shí)踐
61 3年以上AI項(xiàng)目開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)過(guò)2個(gè)以上企業(yè)級(jí)AI系統(tǒng)對(duì)接，熟悉MLOps工具鏈。
61 熟練使用ONNX/TensorRT進(jìn)行推理引擎優(yōu)化，掌握CUDA并行計(jì)算。
3. 加分項(xiàng)
61 有開(kāi)源項(xiàng)目貢獻(xiàn)（GitHub Star>50），熟悉聯(lián)邦學(xué)習(xí)/邊緣計(jì)算設(shè)備優(yōu)化。