JD数据
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型开发-HK",
"job_level": "高级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "",
"location": "香港",
"work_mode": "混合办公",AI生成
"job_category": "AI应用软件工程师"AI生成
},
"company": {
"company_name": "中软国际",
"company_industry": "计算机软件",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "",
"company_description": ""
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": 30000,
"max": 50000,
"currency": "CNY",
"cycle": "month"
},
"benefits": ""
},
"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "本科",
"language": "中英双语",AI生成
"visa_support": "",
"responsibilities": "",
"requirements_text": "RAG\nAgent\npromot\n深度学习\n岗位职责:\n1. RAG系统专家:打造高性能检索增强生成系统,优化知识库构建、智能检索算法,实现精准召回与上下文理解;\n2. Agent框架创新:升级智能Agent架构,增强任务规划、工具调⽤与记忆管理能⼒,解决复杂业务场景下的推理决策问题;\n3. ⼤模型应用集成:整合主流大模型(Deepsee、ChatGPT等),开发⾼并发、高可用的AI服务系统;\n任职要求\n1. 编程与工程能力:精通Python编程,代码风格清晰,能够独立解决复杂工程问题;\n2. 大模型应用开发:深入理解RAG技术栈,有实际项目经验,能构建完整知识库检索增强系统;\n3. 熟悉Prompt工程方法论,能针对业务场景设计高效提示词策略;\n4. 掌握大模型参数高效微调技术(LoRA/P-Tuning等),有实际调优经验;\n熟练使用向量数据库(Milvus/Chroma/FAISS/ES等),了解语义检索技术;\n优先经验\n1. 有Agent系统实战经验,理解任务规划与工具调用框架设计;\n2. 参与过开源项目,对大模型应用生态有贡献;\n3. 有多模态(文本+图像)应用开发经验;",
"skills": [AI生成
"RAG与检索增强",
"Prompt工程",
"编程与代码实现",
"Agent系统构建",
"数据库/缓存/向量库"
],
"preferred_qualifications": "",
"job_highlights": ""
},
"contact": {
"recruiter_name": "",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://www.zhipin.com/job_detail/0904ea8adf9069870nZ-0ty7E1NU.html"
}
]
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"posting": {
"posting_id": "0904ea8adf9069870nZ-0ty7E1NU",
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"hire_time": "",
"update_date": "",
"job_url": "https://www.zhipin.com/job_detail/0904ea8adf9069870nZ-0ty7E1NU.html"
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