TCLAI高级工程师
任职要求
1、全日制本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数据科学等相关专业优先； 2、具有3-5年及以上相关工作经验； 3、熟练使用 Python/Go/Java等编程语言之一进行开发，具备良好的编程习惯和代码管理能力，能独立负责模块级服务的设计与实现； 4、精通大语言模型相关技术栈，对 Context Engineering / Prompt Engineering / LangChain / LangGraph / LlamaIndex / TensorFlow / PyTorch 等框架有深入理解和实际项目经验； 5、熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学…
工作职责
1.负责公司大模型智能体（Agent）应用的开发、优化与探索，包括但不限于多轮对话系统、RAG 检索增强生成、工作流自动化等； 2.主导生成式AI项目（如文本摘要、报告生成、内容创作）的落地，包括场景挖掘、方案设计、模型微调（SFT、LoRA）、工程部署与线上监控； 3.基于用户行为数据持续优化意图识别、感知、推荐等模型的效果，并主导模型的 A/B 测试与迭代； 4.关注大模型前沿技术，跟进业内最新研究进展，将创新思路转化为可落地的技术方案； 5.运营支持与数据跟踪：持续关注已推广AI应用的运行状态，跟踪使用率、节省工时等基础数据，并整理成报告； 6.知识文档沉淀：根据已知AI应用实际情况，撰写清晰的AI应用操作手册、推广流程等文档，参与建设和维护AI应用案例库。
1、负责海量高性能GPU/XPU卡的资源交付与一致性保障，涵盖万卡大模型训练、在线推理、在线搜索、推荐训练等不同业务场景的集群管理； 2、学习并深入了解GPU业务方的使用姿势和训练框架，掌握前沿AI大模型技术，解决超大规模场景下的稳定性挑战，涉及NvidiaH100、A100、昇腾、以及自研XPU等高性能卡型的使用； 3、构建自动化工程，确保生产环境的稳定性和资源在线率，及时发现并隔离故障GPU资源，提高资源流转效率； 4、通过优秀的工程架构设计，参与生产集群和服务的整个生命周期，满足可持续发展的需求并提高系统稳定性，包括架构规划、评审、设计、部署和上线等环节。
1、负责海量高性能GPU/XPU卡的资源交付与一致性保障，涵盖万卡大模型训练、在线推理、在线搜索、推荐训练等不同业务场景的集群管理； 2、学习并深入了解GPU业务方的使用姿势和训练框架，掌握前沿AI大模型技术，解决超大规模场景下的稳定性挑战，涉及NvidiaH100、A100、昇腾、以及自研XPU等高性能卡型的使用； 3、构建自动化工程，确保生产环境的稳定性和资源在线率，及时发现并隔离故障GPU资源，提高资源流转效率； 4、通过优秀的工程架构设计，参与生产集群和服务的整个生命周期，满足可持续发展的需求并提高系统稳定性，包括架构规划、评审、设计、部署和上线等环节。
1、负责海量高性能GPU/XPU卡的资源交付与一致性保障，涵盖万卡大模型训练、在线推理、在线搜索、推荐训练等不同业务场景的集群管理； 2、学习并深入了解GPU业务方的使用姿势和训练框架，掌握前沿AI大模型技术，解决超大规模场景下的稳定性挑战，涉及NvidiaH100、A100、昇腾、以及自研XPU等高性能卡型的使用； 3、构建自动化工程，确保生产环境的稳定性和资源在线率，及时发现并隔离故障GPU资源，提高资源流转效率； 4、通过优秀的工程架构设计，参与生产集群和服务的整个生命周期，满足可持续发展的需求并提高系统稳定性，包括架构规划、评审、设计、部署和上线等环节。
1.AI在业务场景挖掘与落地：跟踪大模型在各领域的最佳实践，与业务部门深度沟通，挖掘潜在AI应用场景，推动大模型在更多业务线的创新应用，并确保产生业务价值。 负责分析业务，结合大模型能力（如文本生成、数据提取、图像识别、等），设计创新性解决方案，确保技术方案高效落地。