深圳 python 招聘（工資待遇要求）

崗位職責
1. 主導AI Agent全生命周期的體系化構建
深度參與從需求定義、架構設計、核心模塊開發到持續迭代優化的完整流程，聚焦任務自動化編排、工具調用鏈路可靠性、上下文感知的多輪對話管理等關鍵技術環節，打造具備自主決策能力、強泛化性與高魯棒性的企業級智能體系統，驅動業務流程從“自動化”向“認知智能化”躍遷。
2. 推進大模型在復雜企業場景中的工程化落地
主導Qwen3.0、DeepSeek-V3等前沿大語言模型在私有化環境下的部署、量化、推理加速與安全隔離；結合業務語義特征，設計并實施基于LoRA、QLoRA或全參數微調的定制化訓練策略，實現模型能力與垂直領域知識的高度對齊，并通過A/B測試、指標監控與反饋閉環持續優化推理質量與響應效率。
3. 構建高精度、低延遲的RAG增強系統
從底層向量索引（如FAISS、Milvus）選型、文本分塊策略、嵌入模型（Embedding Model）微調，到檢索-生成協同機制（如HyDE、ReAct-RAG、Self-RAG）的設計，端到端打造支持多源異構數據（結構化/非結構化）、具備動態更新能力的企業級RAG引擎，顯著提升生成內容的事實一致性、時效性與可追溯性。
4. 推動AI原生應用場景的規模化落地
統籌智能客服、數字人交互、企業知識中樞等關鍵場景的技術方案設計與跨團隊協同實施，打通NLU、對話管理、TTS/ASR、知識圖譜等模塊，構建統一Agent運行時框架；負責性能壓測、容災設計、日志追蹤與可觀測性體系建設，確保系統在高并發、多租戶、長周期運行下的穩定性與SLA達標。
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任職要求
1. 技術能力
? 精通Python生態，深入掌握asyncio事件循環機制、GIL影響下的并發模型、以及高性能I/O處理模式（如aiohttp、FastAPI、uvloop），能針對LLM推理服務設計低延遲、高吞吐的異步流水線。
? 熟練使用Docker/Kubernetes容器編排，具備在混合云或邊緣節點部署大模型服務的實際經驗，熟悉模型服務化框架（如vLLM、Xinference , SGlang）。
2. 專業知識
? 對Transformer架構、注意力機制、KV Cache優化等大模型底層原理有扎實理解；
? 深入掌握RAG系統的瓶頸與優化路徑（如查詢重寫、多跳檢索、reranker集成、幻覺抑制），并熟悉Agent核心范式（如ReAct、Plan-and-Execute）及其工程實現挑戰；
? 具備至少一個完整AI Agent或RAG項目的端到端交付經驗，能獨立完成從POC驗證到生產上線的全棧技術攻堅。
3. 思維與視野
? 對AI Agent如何重構企業工作流、人機協作邊界及組織智能具有深刻洞察，能前瞻性識別技術拐點與業務結合機會；
? 具備系統工程思維，能在模型能力、數據質量、用戶體驗與運維成本之間做出合理權衡。
4. 加分項（高階能力）
? 熟悉主流Agent開發框架（如LangChain、LlamaIndex、Dify、RagFlow）的內部機制，曾對其進行二次開發或性能改造；
? 有大模型本地化部署經驗（支持4-bit/8-bit量化、FlashAttention、PagedAttention等），并完成過基于真實業務數據的SFT或RLHF微調；
? 在開源社區有貢獻記錄者優先。