人工智能工程师

岗位职责：

负责70B+参数大模型（DeepSeek）的本地部署与参数高效微调，涵盖LoRA/QLoRA等技术方案的适配与实施。

推进大模型在企业内部的训练流程优化，提升资源利用率并降低显存消耗。

将大模型能力深度整合至公司ERP系统，实现设计建议输出（如激光切割参数推荐）、自动化动态报价生成、财务异常识别等功能。

基于FastAPI/Flask开发高可用RESTfulAPI接口，保障高并发环境下的服务稳定性。

对ERP系统中的历史数据（订单记录、BOM清单、财务流水）进行清洗与标注，构建面向垂直场景的高质量训练数据集。

制定可量化的业务评估体系（如报价偏差率、设计方案通过率），持续迭代模型以提升实际应用效果。

联合技术、财务、销售等部门，推动AI功能在生产管理、成本核算、客户服务等环节的落地应用。

为各业务单元提供AI工具操作培训，并跟进系统上线后的运行情况，及时响应与解决问题。

任职要求

核心技术能力（必备条件）

具备大模型开发实战经验，熟练掌握PyTorch及HuggingFace技术栈，有32B以上规模模型微调经历，熟悉PEFT方法和4/8-bit模型量化技术。

了解主流大模型推理加速框架，如vLLM、TensorRT-LLM等解决方案。

拥有企业级系统集成背景，熟悉ERP/OA类系统的接口开发规范，掌握用友、金蝶等平台的数据交互协议。

熟练操作Linux服务器环境，具备Docker/Kubernetes容器化部署经验，能使用Prometheus/Grafana实现模型服务监控。

精通SQL与Pandas进行数据预处理，具备结构化数据与非结构化数据（如合同文本、工程文档）处理能力。

熟悉常用数据标注平台（如LabelStudio、Doccano），并有标注团队组织与管理经验。

学历与经验要求

计算机科学、数学、电子信息等相关专业硕士及以上学位，具备3年以上AI算法工程化实践经验。

具有制造业或供应链领域AI项目落地经验者优先考虑，例如成本预测、工艺路径优化等应用场景。