生成式AI工程师专家

该职位来源于猎聘 生成式AI工程师专家 - 参与现有大模型服务的关键指标（如准确率、精确率、召回率）评估，协助运行评估与可信度测试 - 协助构建现有大模型应用的内容安全基础，执行红队测试脚本并支持护栏机制的实施 - 通过准备和接入特定业务及领域数据，支持RAG（检索增强生成）检索增强，以提升模型性能 - 参与端到端AI智能体编排平台的构建，完成编码和测试阶段工作 - 在资深人员指导下，基于AI智能体编排平台快速开发和实现标准用户自定义工作流 - 执行基础数据任务，如数据脱敏/清洗和数据清洗预处理 - 参与并支持日常MLOps相关工作，包括流水线监控和部署协助 交付成果： - 大语言模型服务评估与监控测试的测试报告和执行日志 - 已执行的内容安全护栏测试记录和红队测试执行报告 - 为RAG增强系统准备的数据集及维护的本地知识库 - 已完成并集成到AI智能体编排平台的用户自定义工作流 --- 关键绩效指标（KPIs）： | 指标 | 目标 | |------|------| | 模型评估和测试任务完成 | ≤ 3个工作日 | | 标准用户自定义工作流实现和测试 | ≤ 5个工作日 | | 数据脱敏和清洗任务 | 在规定的项目计划内完成 | | 数据预处理和清洗任务中的数据合规违规 | 零违规 | 正规教育及认证： | 项目 | 要求 | |------|------| | 学历 | 计算机科学、人工智能、数据科学、数学或统计学学士学位 | | 经验 | 0-3年软件工程或数据科学经验，具有生成式AI、NLP或机器学习学术/工业项目经验 | | 基本技能 | 良好的英语能力（书面和口语）；学习能力强，服务意识强，对AI行业有浓厚兴趣 | | 认证 | 具备基础云认证（如AWS Cloud Practitioner）或AI相关课程/证书者优先 | 知识与经验： - 精通Python编程及基础软件工程原理 - 了解机器学习基础知识和LLM概念（提示词、嵌入、分词） - 具有LLM框架（如LangChain或LlamaIndex）的实践经验或学术熟悉度 - 熟悉使用Pandas或PySpark等工具进行数据处理 - 了解版本控制（Git）及基础CI/CD概念