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## 一、工作职责 1. 负责主流大模型的接入、适配、评测与应用落地,包括 GPT、Claude、DeepSeek、通义、文心等模型,深入理解不同模型在能力、参数、协议、上下文、Token 及输出格式方面的差异。 2. 负责大模型应用方案设计与开发,包括 Prompt 设计、上下文管理、结构化输出、Function Calling、Tool Use、模型编排及异常处理。 3.…
1、深入理解业务目标和产品需求,能够与产品、设计、运营等角色密切协作,拆解需求并推动技术落地; 2、负责 AI-Native 应用的前后端功能开发,包括需求分析、技术方案设计、核心代码实现、上线交付和持续迭代; 3、熟练使用 AI Coding 工具提升研发效率,能够结合业务场景设计高效的人机协作开发流程; 4、参与系统架构设计和技术方案评审,保障系统的可扩展性、稳定性、可维护性和交付质量;…
1. 深入发掘和分析业务需求,撰写技术方案和系统设计; 2. 参与技术方案和系统设计评审;把握复杂系统的设计,确保系统的架构质量; 3. 系统核心部分代码编写;疑难问题的解决; 4. 对现存或未来系统进行宏观的思考,规划形成统一的框架、平台或组件; 5. 为团队引入创新的技术、创新的解决方案,用创新的思路解决问题; 6. 维护和升级现有软件产品和系统,快速定位并修复现有软件缺陷; 7. 参与AI-Native的APP后端功能开发。…
一、模型性能优化 算子开发与优化: 针对 Transformer 类模型(Qwen, MoE),使用 CUDA、Triton 或 CUTLASS 开发高性能算子(Attention, GEMM, Softmax 等) 模型量化落地: 负责大模型量化技术(FP8, INT8, INT4, AWQ, GPTQ 等)的工程落地与精度/性能调优,开发高效的量化计算 Kernel 极致时延优化:…
1. AI平台测试: 负责对模型上层封装平台进行功能、接口、性能测试等; 2. AI应用测试: 参与大模型等核心AI业务应用的测试全流程,包括需求分析、用例设计、测试执行和缺陷跟踪; 3. 模型能力评估: 1)性能评估:对链路中的模型能力(如OCR等)进行性能、吞吐量等测试。 2)基准测试 (Benchmarking):设计与执行大模型的基准测试方案,涵盖性能基准、效果基准等。 4.…
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