大语言模型工程师

工作职责： 1、大模型应用开发：负责基于主流大语言模型开展应用开发，完成模型接入、Prompt设计、结构化输出、Function Calling等能力建设，支撑智能问答、数据分析、辅助决策等业务场景。 2、RAG与知识库建设：负责文档解析、切分、Embedding、向量检索、Rerank、知识库及RAG链路开发，持续优化知识检索准确率和大模型回答质量。 3、AI Agent开发：负责智能体设计与开发，实现任务规划、工具调用、工作流编排、上下文管理、多智能体协同等能力，并完成智能体与业务系统、数据库及API的集成。 4、模型部署与优化：负责开源大模型的部署、推理服务及性能优化，熟悉模型量化、GPU推理、并发控制、模型服务化等技术，能够根据业务场景进行模型选型及效果评测。 工作能力： 1、学历与专业：本科及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、软件工程、数学等相关专业。 2、工作经验：3年及以上AI/算法相关开发经验，具备大模型应用项目实际落地经验；有医疗大模型、医疗知识库、AI智能体、医疗大数据平台等项目经验者优先。 3、核心能力：熟悉大语言模型基本原理及应用技术，熟练掌握 Prompt Engineering、RAG、Embedding、向量检索、Function Calling、Agent 等核心技术，具备独立完成大模型应用架构设计、开发和效果优化的能力。 4、技术技能：熟练掌握 Python/javascript，熟悉 PyTorch、Transformers、LangChain、LangGraph 等框架；熟悉 Qwen、DeepSeek、Llama 等主流模型，掌握向量数据库、Rerank、模型部署与推理服务等技术；了解模型微调、量化、GPU推理优化及 MCP 等技术者优先。 5、其他要求：具备较强的业务理解、技术研究和问题解决能力，能够快速跟进大模型技术发展并转化为实际业务能力；具有良好的沟通协作、工程质量和安全意识，对模型准确性、幻觉控制、数据安全及医疗业务应用风险具有较强意识。 工作能力： 5、大模型平台与业务落地：结合医疗等实际业务需求，完成大模型与业务数据、知识库及现有系统的集成，负责模型效果评测、安全控制、幻觉治理、日志监控及持续优化，推动大模型应用稳定落地。