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## 技術領導 - 深入理解并規(guī)劃AI低代碼平臺的技術路線，指導團隊自研或基于開源架構實現LLM通用接口、多模態(tài)LLM會話模塊、微調模塊、AI低代碼模塊等關鍵模塊開發(fā)，運行穩(wěn)定的AI低代碼平臺產品，實現面向客戶的智能體敏捷與低成本開發(fā)，確保平臺具備商用能力并持續(xù)迭代優(yōu)化。 ## 項目管理 - 統籌推進AI低代碼平臺的計劃與開發(fā)工作，監(jiān)控項目進度，確保產品功能符合市場需求和前沿技術變化，實現項目按時交付與商業(yè)化運作。 - 負責組建和管理高效的技術團隊，負責部門團隊成員的招聘、培訓、激勵與績效，與產品運營團隊密切合作，保證項目開發(fā)效果。 ## 質量與風險控制 - 建立和執(zhí)行項目質量控制流程，及時識別和管理項目風險，完成關鍵功能模塊開發(fā)和解決核心技術難題，提升平臺用戶體驗；建立全面的質量管理體系，確保產品的穩(wěn)定性和可靠性 # 技術能力 - 精通低代碼平臺開發(fā)所需技術棧和架構設計，精通LLM多模態(tài)交互、微調與部署、提示詞工程、記憶與知識庫、RAG技術、MCP工具實施應用等。 - 熟練掌握微服務架構、容器化技術等，支持平臺大規(guī)模并發(fā)能力，具備高可用、高擴展的系統設計經驗。 - 高度AI行業(yè)關注度，對于主流AI架構、各類AI應用實現有深度理解和開發(fā)集成能力。 ## 具體技術能力要求： - 模型訓練與優(yōu)化：深厚的機器學習和深度學習模型調優(yōu)經驗，熟悉各類優(yōu)化算法，能自主開發(fā)平臺Instruction Tuned LLM和各行業(yè)垂直領域專用模型。 - 模型壓縮與量化：掌握模型蒸餾量化技術，在適當保證模型精度的同時，降低模型資源消耗與部署成本，實現用戶較低成本本地化部署與調用。 - 多模態(tài)數據處理：精通圖像、文本、語音、視頻等預處理、特征提取和融合技術，能夠設計實現高效的多模態(tài)數據處理流程，針對純文本型大模型開發(fā)多模態(tài)輸入輸出接口和方式，強化大模型跨模態(tài)交互能力。 - 低代碼平臺開發(fā)能力：精通前后端開發(fā)框架，能快速構建響應式、高性能、美觀穩(wěn)定的用戶低代碼排布界面，熟悉性能分析與優(yōu)化工具，熟練掌握前后端交互技術；精通數據庫和知識庫設計、開發(fā)與優(yōu)化，能構建企業(yè)級高效知識庫，精通RAG技術、知識圖譜技術、智能體與提示詞工程版本管理等，降低用戶使用門檻，提升條目匹配效率和準確率；具備優(yōu)秀的算法開發(fā)能力和測試能力。 - 性能與數據安全：熟悉平臺應用分布式、多租戶模式技術架構，熟悉網絡優(yōu)化與各類通信協議，熟悉平臺數據隔離、權限設計、計費與計量等功能開發(fā)。 - 存儲與運維：熟悉分布式存儲系統設計與實施，熟悉平臺技術運維管理與監(jiān)控告警，及時解決平臺運行的各類問題。 薪資面議！