优酷优酷-大模型应用开发工程师-北京
任职要求
1. 技术基础 - 精通Python或TS开发，熟悉Transformer架构具备模型训练部署经验 - 精通模型自动化测评或自动PE工程，有数据生产经验。 -了解Agent开发框架，了解langfus…
工作职责
1、大模型写作场景研究 -各类创意写作场景研究 -写作质量自动测评 -自动prompt工程优化，包括APE、APO、OPRO等 2、模型工程 -垂直领域模型训练、评估与部署优化 -prompt工程，包括React、RAG等
- 参与大模型应用的开发落地工作，包括但不限于大模型Prompt工程、插件开发等方面； - 参与大模型业务应用平台的搭建工作，包括领域知识库建设、Prompt工程工具链搭建等方面； - 参与大模型应用到实际业务场景，包括但不限于业务评测、销售流程、商家经营、内容生成等业务领域和环节。
1.负责行业大模型应用的开发落地工作，包括但不限于大模型Prompt工程、LangChain应用开发等方面； 2.负责大模型业务应用平台的搭建工作，包括领域知识库建设、Prompt工程工具链搭建等方面； 3.负责将大模型应用到实际业务场景，包括但不限于销售流程、商家经营、内容生成等业务领域和环节。
1.结合真实的用户数据开发与分析场景，探索大模型在大数据(腾讯云wedata)产品上的实践； 2.负责基于大语言模型（LLM）的Agent系统设计与开发，包括意图理解、对话管理、任务规划、工具调用（RAG/Plugin）等核心模块。针对垂直场景（如数据分析、自动化流程）优化模型效果，提升意图识别准确率、响应逻辑合理性及多轮对话流畅性； 3.多模态与复杂Agent框架探索，研究Agent协作、记忆机制、强化学习等前沿技术，探索文本、图表、代码等多模态交互能力； 4.开发可视化编排工具，支持低代码配置复杂工作流（如数据分析→报告生成→API调用）。
1. Agent系统开发 - 设计开发单/多智能体系统及协作机制 - 实现任务规划、执行和控制流程 - 构建智能体工具链和评估体系 2. 模型与知识工程 - 通用/垂直领域模型训练、评估与部署优化 - 构建检索增强生成系统(RAG) - 优化知识检索与推理效果 3. 架构设计与优化 - 设计微服务架构，保证系统可扩展性 - 性能优化与监控