AI Application Engineer \ AI Scientist \ LLM 工程師 \ LLMops MLops | 企業應用領域 | (遠端|現場) - GLSoft Co. Ltd.｜Meet.jobs

「工作內容」

我們正在尋找具有豐富經驗的 AI 應用工程師 / AI 科學家 / LLM 工程師，專注於企業應用領域的開發與實施。 

該職位將負責設計和優化大型語言模型（LLM）相關應用，利用最先進的人工智慧技術來解決實際業務需求，並確保符合負責任 AI 的標準。 

候選人將參與 LLM 的開發、部署和維運工作，並有機會參與到 LangChain 框架、RAG（Retrieval-Augmented Generation）、Prompt Library 微調、Buffer Memory 和 NoSQL Key-Value 存儲系統的實施。

 此外，該職位還要求能夠應用 Guardrail 等技術進行負責任 AI 的調整，確保系統的公平性、安全性和合規性。

「職責」

• 負責大型語言模型（LLM）在企業內部應用的開發、訓練、部署和優化 

• 結合 RAG 技術進行知識提取與生成，解決複雜業務場景中的數據處理需求 

• 微調 Prompt Library，實現特定領域內的模型最佳化 

• 設計並運用 Buffer Memory、Summary Memory 來管理大規模數據和查詢 

• 與 NoSQL（如 MongoDB、Redis）集成，實現高效數據存儲與查詢 • 應用 Guardrail 等負責任 AI 技術，確保系統符合道德、合規和安全標準 

• 與團隊協作，進行企業知識庫系統的設計與開發 

• 協助實施 LLMOps/MLOps 流程，確保模型的高效部署與維運 

「基本要求」

• 具備人工智慧（AI）、機器學習（ML）、自然語言處理（NLP）相關領域的實際開發經驗 

• 熟悉大型語言模型（LLM）的開發與部署，並具備使用 LangChain 或其他類似框架的經驗 

• 熟練掌握 Python、TensorFlow、PyTorch LangChain等主流 AI 技術工具 

• 熟悉 NoSQL Key-Value 存儲系統，如 MongoDB、Redis 

• 有 RAG（Retrieval-Augmented Generation） GraphRAG技術的實施經驗 

• 具備 Buffer Memory、Summary Memory 的實戰經驗 

• 具備優秀的問題解決能力和團隊合作能力 加分項目 

• 有 GPT-3/GPT-4/ llama 模型微調經驗 

• 熟悉 Docker、Kubernetes 及 CI/CD 流程 

• 具備大型企業應用系統開發經驗 

• 了解 LLMOps/MLOps 相關流程與工具