本文详细介绍了大模型系统架构师/工程师的岗位职责与任职要求。核心工作包括系统架构设计、大模型应用优化、推理性能提升、工程化部署运维及数据工程管理。任职者需具备8年以上相关经验，精通大模型训练与推理的工程化技术，如分布式训练、模型压缩、推理加速等，并掌握容器化与云平台技术，为构建高性能、可扩展的大模型应用系统提供全方位支持。
岗位职责：
系统架构设计与搭建：主导大模型应用系统（特别是智能体应用）的整体架构设计，结合业务场景需求，选用适配的模型架构，如Transformer及其变体。搭建高性能、可扩展的大模型工程体系，涵盖数据处理、模型训练、推理服务等全链路，确保系统稳定运行，满足业务对高并发、低延迟的要求 。
大模型应用效果优化：负责大模型应用的效果优化，采用算法优化加工程化优化方式结合，保障应用端到端效果与体验。如运用如DeepSpeed、Horovod等分布式训练框架，优化训练流程，提升训练效率，降低训练成本。对训练过程进行精细化管理，通过调整超参数、优化网络结构等手段，提高模型收敛速度与性能表现 。
端到端推理性能优化：聚焦大模型应用推理性能，采用模型量化、剪枝、蒸馏等技术，实现模型的轻量化与加速推理，如将模型量化为低比特表示，减少计算量和内存占用。优化推理服务架构，引入如vLLM、Triton Inference Server等推理框架，提升推理的并发处理能力与响应速度 。
工程化部署与运维：将大模型从开发环境部署到生产环境，运用容器化技术（Docker）和容器编排工具（Kubernetes），实现模型的高效部署与管理。建立完善的模型监控与运维体系，实时监测模型运行状态，及时发现并解决性能瓶颈、故障等问题，保障模型服务的高可用性 。
数据工程与管理：设计并构建大模型的数据处理流水线，负责数据的采集、清洗、标注、存储等工作，确保数据的质量与安全性。优化数据访问与处理流程，提升数据加载速度，降低数据处理成本，为模型训练提供高质量的数据支持 。
任职要求：
1、大学本科及以上学历，并取得相应学位，计算机科学、软件工程、数学、统计学等相关专业优先；
2、8年以上软件开发或人工智能工程经验，其中3年以上大模型工程化相关经验，有完整的大模型训练、部署与优化项目经验 。
3、 技术能力： 熟练掌握Python编程语言，具备扎实的编程基础和良好的代码规范；熟悉TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，能灵活运用框架进行模型开发与优化；
4、精通大模型训练与推理的工程化技术，如分布式训练、模型压缩、推理加速等，有实际应用案例；掌握容器化技术（Docker）和容器编排工具（Kubernetes），熟悉云平台（如AWS、Azure、阿里云等）的使用 ；了解数据处理与存储技术，熟悉MySQL、Redis等数据库，以及Hadoop、Spark等大数据处理框架；
5、具备卓越的战略思维与执行能力，有较强的组织领导、沟通和协调能力;具有良好的敬业精神和职业道德操守，企业忠诚度高，并有丰富的团队建设与管理经验。
最后
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