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        "requirements_text": "本地大模型部署与交付\nAI 落地/交付工程师\n软件侧 AI 落地与交付\nAI落地/交付\nAI 应用测试\nAI 大模型部署、落地\nAI PC商用、工业主机\n岗位职责：\n一、本地大模型部署与交付\n1.负责主流开源大模型（如 Qwen、Llama、ChatGLM、DeepSeek 等）的本地私有化部署，完成环境搭建、模型量化（GPTQ/AWQ/INT4/INT8）、推理服务封装（Ollama/vLLM/TensorRT-LLM），输出可落地的部署方案；\n2.针对不同配置的 x86 整机产品（消费级/商⽤级），完成 CPU/GPU 协同的部署优化，保障本地模型运⾏性能；\n3.搭建本地 AI 应⽤场景（本地知识库 RAG、AI 助手、内容生成），完成前后端联调与功能交付。\n⼆、AI 应用测试与质量保障\n1.完成模型推理精度、响应速度、资源占用（CPU/内存/显存）、稳定性等核心指标测试，输出完整测试报告与问题分析；\n2.跟进测试发现的功能缺陷、性能瓶颈、兼容性问题，推动研发、算法侧优化整改，闭环验证修复效果。\n三、部署运维与迭代\n1.负责模型版本迭代、更新部署，管理不同版本模型的配置与效果，保障服务稳定可用；\n2.编写部署文档、测试规范、运维手册，沉淀标准化作业流程。\n四、硬件适配协作\n1.配合硬件、产品团队开展 x86 架构 AI 整机的算力评估与 AI 推理性能适配验证，输出对应机型的部署配置建议；\n2.为生产、质量部门提供 AI 功能相关的技术支持（非产线/售后主责）。\n任职要求：\n1.学历专业：大专及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、软件工程、电子工程等相关专业；\n2.工作经验：2 年及以上 AI 大模型部署、落地运维相关工作经验，能独立完成本地私有化大模型部署与交付；有 AI PC、商用整机、工业主机的 AI 适配与落地经验者优先；\n3.部署能力：熟悉主流开源大模型的本地部署方法，掌握 Ollama、vLLM、TensorRT-LLM、LangChain 等部署工具链；了解 GPTQ、AWQ、INT4/INT8 等模型量化技术，能独立完成量化与推理优化；\n4.测试能力：具备完整的软件测试思维，能独立制定测试方案、设计测试用例、输出测试报告；熟悉性能压测方法，能定位模型推理瓶颈与兼容性问题；\n5.运维能力：熟悉 Windows、Linux 系统环境，能编写 Shell/Python 自动化脚本，完成批量部署、监控告警、故障排查；\n6.技术基础：了解 CUDA、ROCm、OpenVINO 等 AI 加速框架，了解 x86 架构及主流显卡的算力特性；掌握基础网络知识，能独立完成服务环境配置与排障；\n7.综合素质：工作严谨细致，具备良好的问题分析能力、跨部门沟通能力和文档输出能力，能承受项目节点压力，主动推进技术落地。",
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