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1、模型服務化與部署：主導大模型（LLM）的服務化開發，設計高性能、可擴展的模型API服務，支持高并發、低延遲的在線推理需求。 優化模型部署方案（如容器化/Docker、Kubernetes、模型量化剪枝），解決顯存管理、動態負載均衡等工程問題。 構建模型監控體系，跟蹤服務性能（如吞吐量、錯誤率）及業務指標（如AI輸出準確率）。 2、跨系統集成指導：主導AI能力與現有軟件系統（如ERP、CRM、OA）、數據平臺（數據湖/數倉）及業務流程的集成，設計標準化接口規范。 針對復雜業務場景（如智能客服、自動化報告生成），設計端到端AI解決方案，協調前后端、數據團隊完成聯調。 制定數據流轉方案，確保輸入輸出數據與業務系統兼容（如結構化數據轉換、非結構化文本處理）。

基本要求： 1、3年以上AI工程化經驗，至少主導過1個以上AI系統集成項目（如將大模型嵌入企業工作流）。 2、精通Python。 3、本科及以上學歷。

加分項： 1、具備跨團隊協作經驗，能撰寫技術方案書并面向非技術角色宣講。

2、有LLM應用中間件開發經驗（如流量控制、緩存機制、審計日志）。