1、负责AI算力等智算领域相关基础设施技术发展，编写智算领域技术发展战略和规划；2、负责设计并开发高性能、可扩展的AI基础设施架构，包含组网、存储、Kubernetes容器集群等GPU计算集群等；3、负责按业务场景开发针对训练、推理等场景的AI基础架构解决方案；4、负责优化并运营AI基础设施及资源平台，提升AI资源利用率；5、负责与算法团队、技术开发团队合作，优化模型架构与计算资源的匹配效率，为业务团队提供底层技术支持和性能调优方案。2、8年以上工作经验，至少5年AI、大模型领域相关经验；3、熟悉主流或国产GPU算力体系和技术架构，有大规模分布式系统、云计算平台实战经验或智算中心建设经验者优先；4、深入理解计算机网络（如 TCP/IP、BGP、VxLAN）、分布式存储系统、GPU硬件等原理；5、熟悉容器技术（如 Docker、Kubernetes），掌握至少一种编程语言（如 Python、Go、C++），具备一定的K8s 集群的部署、管理及优化经验；6、熟悉 GPU 计算生态系统（如 NVIDIA GPU Operator、CUDA 等），具备 GPU 性能调优经验；7、熟悉大模型技术相关理论知识，具备全流程的LLM/多模态大模型部署应用经验，熟悉多机多卡集群的部署和调优；8、具备较强的问题分析与解决能力，能快速定位并解决复杂系统问题，善于与团队成员及跨部门协作，推动项目高效落地。1、负责公司自研软件开发平台整体技术架构设计与规划，结合业务需求制定合理的技术路线，确保系统具备高可用性、可扩展性及安全性；2、主导技术方案，负责大型系统的架构设计、开发与建设，包括需求分析、架构设计、开发实现、测试优化及上线运维等环节，对软件质量与进度负责；3、完善软件开发体系规范，包括编码标准、测试流程、版本管理、部署流程等，保障研发过程的标准化与规范化；4、建立统一的技术框架与工具链，降低团队开发成本，提升代码复用率与系统一致性；5、负责团队技术能力的培养与提升，制定技术培训计划，指导团队成员成长，打造高绩效技术团队。1、本科及以上学历，计算机相关专业，8年以上软件开发经验，其中至少3年大型复杂系统架构设计及团队管理经验；2、精通至少一种主流编程语言（如Java、Python、C++等）及对应的技术栈，熟悉分布式系统、微服务架构、高并发处理等核心技术；3、具备丰富的软件工程实践经验，熟练掌握敏捷开发、DevOps 等主流开发方法，有成功搭建开发体系规范的案例；4、对技术架构设计有深刻理解，能独立完成大型系统的架构规划、技术选型及方案设计，具备解决复杂技术问题的能力；5、具备优秀的团队领导与沟通协调能力，能有效推动跨部门协作，带领团队达成目标；6、有制造行业信息化系统开发经验者优先，具备较强的学习能力与创新意识，能快速跟进技术发展趋势。2、负责集团大模型能力构建，不局限于模型设计、prompt优化、预训练、模型加速、数据能力建设等多个方面；3、与集团财务、人力、办公及流程等各业务部门密切配合，转化业务需求为可落地的AI解决方案，解决业务实际业务问题；4、跟踪最新AI技术、产业、生态以及标准趋势，不断优化与重构的AI系统架构，满足对大数据+AI平台对各项业务场景的需求。1、本科及以上学历，计算机、数学、统计、大数据、人工智能等相关专业背景；2、8年以上AI相关架构或算法工作经验，有行业头部企业工作经验者优先；3、对AI中台、LLM大模型架构有深入的理解，掌握AI/AIGC领域的国内外技术、产品、生态以及标准趋势，具有集团级AI架构的设计经验；4、精通数据挖掘、机器学习、深度学习等理论和算法，熟悉pytorch/tensorflow深度学习框架，扎实的编程技能，熟练使用至少一门编程语言（如Python、Java等），具有算法工程化经验，帮助项目快速落地；5、在大模型LLM相关技术方向有实战经验者优先，比如大模型落地业务场景识别、数据清洗/构造，LLM训练和调优，搜索增强RAG，LLM Agents等一个或多个方向有实际经验；6、拥有比较完备的AI知识框架和系统思维，熟悉汽车制造行业的大数据和AI应用；7、良好的沟通交流能力和方案设计能力，善于总结与分析。1、负责模型训练、推理、评估等全流程的工具链能力，提高开发效率和模型迭代速度；2、基于业务需求，制定AI大模型应用的开发方案，包括技术选型、模型选择、算法设计等；3、设计合理的系统架构并使用高质量的数据及代码进行模型训练，确保模型性能达到预期；4、负责将训练好的模型部署到生产环境中，确保模型能够稳定高效运行并满足业务需求；5、持续对AI应用进行性能优化、代码优化等工程化工作，提升应用的质量和效率。1、计算机、电子、数学、机器学习或者统计学相关专业，本科以上学历；2、5年及以上工作经验，3年及以上机器学习、数据分析、大模型等领域经验，能够独立负责项目或者模块，并持续迭代优化；3、精通一门或多门开发语言（Python和Java等），熟练掌握常用数据结构和算法；4、熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，包括但不限于树模型、支持向量机、线性回归、逻辑斯谛回归以及深度学习算法等；5、了解大模型框架，能够通过Prompt调优提升推理精度，并对大模型微调技术如LoRA、P-Tuning等有实践经验；6、优秀的沟通能力和表达能力，有创新精神，乐于接受挑战，能承受工作压力。
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