LLM 工程师

岗位介绍

我们正在寻找一位拥有 3-4 年经验的深度学习架构师，协助设计和构建生产级 GenAI 系统。您将负责端到端 LLM 系统设计、RAG 管道和多智能体架构，并专注于生产就绪。需要扎实的编码能力。

工作内容

• 设计并贡献端到端 LLM 系统架构，用于实际企业用例。
• 使用 CPT、SFT、LoRA 和 QLoRA 等技术预训练、微调 LLM 和领域特定模型。
• 设计并运行模型评估管道，对不同微调方法进行性能、准确性和成本基准测试。
• 优化模型在生产环境中的延迟、吞吐量、token 效率和推理成本。
• 与智能体编排和架构团队合作，将微调模型集成到多智能体管道中。
• 实施提示版本控制、回滚策略和模型监控，确保部署后的可靠性。
• 将客户业务需求转化为模型适配策略，并明确成功标准。
• 参与内部知识分享，介绍微调最佳实践、工具和新兴技术。
• 定义 GenAI 系统的企业集成模式（身份/访问控制、可审计性、数据边界、治理和合规对齐）。
• 提高生产可靠性：延迟/吞吐量优化、token 效率、成本控制和稳健的故障处理。
• 与跨职能利益相关者（工程、数据、产品和客户团队）合作，在紧迫时间内交付高影响力解决方案。
• 贡献实际代码，进行代码审查，并通过扎实的软件基础提升工程标准。

任职要求

• 3-6 年 ML 工程、LLM 或模型开发经验。
• 具有 LLM 上的持续预训练（CPT）、监督微调（SFT）、LoRA 或 QLoRA 的实践经验。
• 强大的 Python 编程技能，能够编写干净、可测试、生产就绪的代码。
• 有以结构化方式运行模型评估和基准测试管道的经验。
• 对 transformer 架构以及微调如何影响模型行为有扎实理解。
• 有将微调和预训练模型部署到云环境的经验，关注成本和延迟。
• 强大的问题解决能力，能够独立在面向客户的项目上工作。
• 扎实的软件工程基础：API、数据结构、测试、调试和性能优化。
• 能够审查设计、清晰沟通权衡，并在快节奏环境中有效协作。
• 有 AWS 原生 GenAI 构建块（如 Bedrock、OpenSearch、Lambda、ECS/EKS）和安全企业部署经验。

福利待遇

• 影响优先的文化，您的工作将投入生产并推动可衡量的业务成果。
• 通过指导、持续学习和接触多样化企业环境实现职业成长。
• 高绩效团队，重视好奇心、诚信、主人翁精神和工程卓越。
• 根据项目需要，提供区域和国际曝光机会。