小鹏汽车AI软件开发专家
社招全职5年以上地点：广州状态：招聘
任职要求
任职要求 1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、自动化、电子或软件相关专业； 2. 精通 Python 及主流深度学习/NLP 框架，5 年以上 AI/NLP/算法开发及项目落地经验； 3. 扎实的算法与数学基础，熟悉机器学习、深度学习、NLP 核心算法，并能针对复杂问题创新与优化； 4. 具备丰富的大模型微调、工程训练、推理优化及端到端企业应用经验； 5. 多次主导 RAG 系统的设计与迭代工作，精通知识库管理、检索算法以及生成模型的工业化落地相关技术； 6. 具备完整的提示词（Prompt）工程实践能力，能够独立构建高效的提示词体系并制定通用规范； 7. 优秀软件工程素养，具备大型系统/平台架构设计及跨团队协作经验； 8. 深刻理解数据安全、AI 可解释性及行业合规，具备嵌入式或车载数据流动与合规实践者优先考虑。
工作职责
1. 主导大语言模型（LLM）及检索增强生成（RAG）在软件 V 流程（需求、用例、代码自动化等）中的场景建模与智能化应用； 2. 定制微调、二次开发行业主流大模型，并完成端到端工程部署，提供高可用业务 AI； 3. 设计并优化企业级 RAG 系统架构，统筹知识库、检索与生成模块，提升复杂业务的洞察与推理能力，确保落地执行； 4. 深度参与并推动Prompt工程，开展Prompt设计、A/B测试及机制优化工作，总结系统性方法论； 5. 建立数据治理体系，主导结构化/非结构化数据的高质量采集、清洗、样本构建与安全合规管理； 6. 负责关键系统架构设计与核心技术文档输出，推动团队技术能力提升与规范建设 。
包括英文材料
学历+
Python+
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中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
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Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
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This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
深度学习+
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Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
NLP+
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Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
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Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
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The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
算法+
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Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
机器学习+
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大模型+
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You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
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RAG+
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Prompt+
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A prompt is a natural language request submitted to a language model to receive a response back.
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These techniques aren't recommended for reasoning models like gpt-5 and o-series models.
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系统设计+
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Everything you need to know about designing large scale systems.
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