大模型应用交付工程师(影像agent/3年+)

侧重大模型应用交付，医疗业务背景优先 男女不限、统招本科以上、厂商直招正式岗位、3—5年 【岗位职责】 1. 在现有 GPU 算力环境下，使用 Docker/Docker‑Compose、vLLM 完成开源大模型私有化部署、推理服务调优，保障服务稳定可用。 2. 完成推理服务、RAG 知识库、Agent 应用的性能压测，输出压测报告，定位 TTFT、吞吐量、显存、并发瓶颈，给出线上 SLA 与并发上限。 3. 搭建业务评测数据集，通过 LLM‑as‑judge 人工抽样，做 RAG、Agent 的精度评测，量化幻觉率、召回率、任务完成率，驱动效果迭代优化。 4. 生产级 RAG 知识库落地：文档解析清洗、分块策略、向量库调优、知识库增量更新、脏数据与知识冲突治理。 5. 基于 LangGraph 做企业可控 Agent 编排，集成业务工具 API，实现重试、熔断、超时降级，解决工具调用异常、循环发散等生产问题。 6. 对接业务系统 API，输出部署手册、运维手册、压测 & 评测报告，保障项目上线稳定运行，线上问题分层定位排查。 【任职资格】 1. 3‑5 年开发经验，Python 为主；有私有化大模型项目上线实战经验，不接受仅本地 Demo 项目。 2. 熟练 Docker 容器化部署，熟悉 vLLM 推理调优，踩过显存溢出、请求排队、并发不稳定线上问题。 3. 完整 RAG 项目落地经验，熟悉 Milvus 等向量库，懂检索、重排、知识库治理。 4. 有 Agent 生产落地经验，理解工具调用、任务规划，做过异常、降级处理。 5. 实际做过大模型链路压测，了解 TTFT、TPOT、吞吐量等指标；接触过 LLM‑as‑judge 效果评测。 6. 具备故障分层排查能力：能区分底座推理、向量检索、Agent 编排、外部工具哪一层出问题。