JD数据
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI大模型交付工程师",
"job_level": "中级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "",
"location": "北京·朝阳区·三里屯",
"work_mode": "现场办公",AI生成
"job_category": "AI应用实施工程师"AI生成
},
"company": {
"company_name": "天创信用",
"company_industry": "互联网",
"company_size": "100-499人",
"company_website": "",
"company_description": "天创信⽤是⾏业头部的信⽤科技服务商，拥有⼈⺠银⾏企业征信资质，依托于独具特⾊的⼤数据技术和智能算法能⼒，为⾦融机构提供全⾯、专业的信⽤科技产品和服务以及多样化的⾏业解决⽅案，精确识别和评估各类场景下的欺诈⻛险及信⽤⻛险，完善其业务决策流程，提升⻛险管理能⼒和⾦融服务效率。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": 25000,
"max": 35000,
"currency": "元",
"cycle": "月"
},
"benefits": "带薪年假 | 补充医疗保险 | 生日福利 | 团建聚餐 | 定期体检 | 加班补助 | 五险一金 | 节日福利 | 年终奖 | 意外险 | 员工旅游 | 有无线网"
},
"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "本科",
"language": "中文",AI生成
"visa_support": "",
"responsibilities": "标杆项目落地与执行：推进FDE本地化交付标杆项目，参与从前期需求对接、私有化环境部署到Agent/大模型调优的完整实战链路，保障项⽬顺利落地。\n本地推理⼤模型适配：结合本地推理⼤模型，协助完成产品在客户私有化环境下的适配与测试，确保性能表现与业务需求深度契合，为本地化交付提供技术支撑。\n现场运维与技术支持：负责本地化交付环境的⽇常运维、性能调优及故障排查，支撑POC项目的常态化运作，保障项目高效执行。\n跨部门协同与赋能：配合AI团队与算法研发团队的工作，协助将业务需求转化为技术语言，提升团队整体业务理解与产品化能力。",
"requirements_text": "学历与专业：本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能或相关专业优先。\n算法与AI认知：具备一定的算法基础，熟悉大语言模型（LLM）的基本特性，了解Agent机制、模型微调（Fine-tuning）或本地推理框架（如vLLM、TensorRT-LLM等）者优先。\nToB交付经验：具备2年以上ToB软件或AI产品交付/实施经验，熟悉私有化部署流程，能独立完成客户需求调研、方案制定与项目验收。\n运维与部署能力：熟悉Linux操作系统及常用命令，掌握Docker/K8s等容器化技术，具备独立部署、监控及排查复杂环境问题的能力。\n综合素质：具备优秀的沟通协调能力与文档沉淀能力，能够将实战经验转化为标准化SOP；抗压能力强，适应ToB项目的交付节奏。",
"skills": [AI生成
"需求调研与需求分析",
"业务理解与场景抽象",
"Agent系统构建",
"模型微调与对齐",
"行业理解与业务诊断",
"POC/试点验证",
"客户需求洞察与澄清",
"部署上线与环境配置",
"调试排障与技术支持",
"实施交付与验收",
"编程与代码实现",
"Linux/DevOps/CI-CD",
"跨部门/跨团队协作",
"沟通表达与方案汇报",
"金融行业知识",
"企业服务/SaaS知识"
],
"preferred_qualifications": "有AI大模型私有化部署或POC测试经验者优先。\n有金融行业ToB交付经验优先。\n熟悉Python/Shell等脚本语言，能进行简单的自动化运维开发者优先。\n有以下行业经验：大数据·人工智能·互联网金融",
"job_highlights": "3-5年 | 本科"
},
"contact": {
"recruiter_name": "哈岚丹",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://www.zhipin.com/job_detail/af829a997752f4e80nF929y-EFpU.html"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "af829a997752f4e80nF929y-EFpU",
"post_date": "",
"hire_time": "",
"update_date": "",
"job_url": "https://www.zhipin.com/job_detail/af829a997752f4e80nF929y-EFpU.html"
},
"fulltext": "【岗位职责】\n标杆项目落地与执行：推进FDE本地化交付标杆项目，参与从前期需求对接、私有化环境部署到Agent/大模型调优的完整实战链路，保障项⽬顺利落地。\n本地推理⼤模型适配：结合本地推理⼤模型，协助完成产品在客户私有化环境下的适配与测试，确保性能表现与业务需求深度契合，为本地化交付提供技术支撑。\n现场运维与技术支持：负责本地化交付环境的⽇常运维、性能调优及故障排查，支撑POC项目的常态化运作，保障项目高效执行。\n跨部门协同与赋能：配合AI团队与算法研发团队的工作，协助将业务需求转化为技术语言，提升团队整体业务理解与产品化能力。\n【任职要求】\n学历与专业：本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能或相关专业优先。\n算法与AI认知：具备一定的算法基础，熟悉大语言模型（LLM）的基本特性，了解Agent机制、模型微调（Fine-tuning）或本地推理框架（如vLLM、TensorRT-LLM等）者优先。\nToB交付经验：具备2年以上ToB软件或AI产品交付/实施经验，熟悉私有化部署流程，能独立完成客户需求调研、方案制定与项目验收。\n运维与部署能力：熟悉Linux操作系统及常用命令，掌握Docker/K8s等容器化技术，具备独立部署、监控及排查复杂环境问题的能力。\n综合素质：具备优秀的沟通协调能力与文档沉淀能力，能够将实战经验转化为标准化SOP；抗压能力强，适应ToB项目的交付节奏。\n【加分项】\n有AI大模型私有化部署或POC测试经验者优先。\n有金融行业ToB交付经验优先。\n熟悉Python/Shell等脚本语言，能进行简单的自动化运维开发者优先。\n加分项\n有以下行业经验：大数据·人工智能·互联网金融"
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