1、CV算法：负责目标检测、图像分割、OCR识别等算法应用与部署，实现工程化应用； 2、大模型优化：基于业务数据对开源大模型（如Qwen、DeepSeek）或视觉模型进行高效的参数微调（LoRA/QLoRA），解决垂直领域的适配问题，并负责模型的推理加速。具体业务场景（如知识库问答、内容生成）中的工程化落地，设计并优化RAG全链路方案； 3、智能体开发：设计和搭建自主决策的AI Agent（智能体），利用LangChain等框架实现多工具调用（搜索、代码解释器、内部API）及复杂任务的多步规划。

1、学历背景：计算机科学、人工智能、数学等相关专业，硕士及以上学历（优秀本科且经验丰富者亦可）； 2、编程能力：Python编程能力极强，代码规范，熟悉Linux开发环境，熟练使用Git及Docker； 3、深度学习基础：理解Transformer架构、注意力机制及主流微调范式（P-Tuning, LoRA等）。熟悉RAG技术栈、向量检索、Elasticsearch/Milvus等向量数据库、Prompt Engineering； 4、CV实战：熟练使用OpenCV，熟悉目标检测或图像分类的主流算法（YOLO/ResNet/ViT）； 5、Agent框架：熟悉LangChain、LlamaIndex或CrewAI等框架，理解ReAct机制和Tool Calling原理。