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招聘要求
1. 教育背景
計算機科學與技術、軟件工程、數學、物理等工程類相關專業(yè)，碩士及以上學歷。
2. 工作經驗
(1) 2年及以上工業(yè)級AI模型開發(fā)經驗或具備3年及以上開發(fā)經驗，并從事1年及以上工業(yè)級AI模型開發(fā)工作。
(2) 具備跨模態(tài)、多任務學習項目經驗。
(3) 具備大模型微調實戰(zhàn)經驗，了解分布式訓練（DeepSpeed/FSDP）、模型量化等技術；熟悉LangChain、AutoGen等智能體開發(fā)框架，有強化學習、多智能體系統(tǒng)經驗者優(yōu)先。
(4) 有中海油、中石化、中石油等石油企業(yè)信息系統(tǒng)建設工作經驗者優(yōu)先。
3. 技術能力
(1) 熟練掌握Python及主流框架（PyTorch/TensorFlow），熟悉Hugging Face等生態(tài)工具。
(2) 深入理解機器學習基礎理論，具備NLP/CV項目經驗，熟悉Transformer、Attention等核心機制。
(3) 常規(guī)機器學習模型開發(fā)與優(yōu)化，熟悉從數據清洗、特征工程到模型訓練的全流程開發(fā)，設計并實現機器學習算法，優(yōu)化模型性能指標。
(4) 掌握大語言模型（LLM）微調與應用：基于預訓練大模型（如LLaMA、Qwen、Deepseek等）進行領域適配微調，提升其在特定場景（文本生成、問答系統(tǒng)、信息抽取等）的效果。
(5) 智能體（AI Agent）開發(fā)與系統(tǒng)集成：開發(fā)基于LLM的智能體框架，實現任務規(guī)劃、自主決策、多輪對話及工具調用（API、數據庫等）；構建多智能體協(xié)作系統(tǒng)，設計通信協(xié)議與決策機制，應用強化學習優(yōu)化長期交互效果；結合知識圖譜、規(guī)則引擎等技術增強智能體邏輯推理能力，提升復雜場景下的可靠性；針對垂直場景（鉆完井業(yè)務）設計端到端解決方案，優(yōu)化用戶體驗與響應效率。
(6) 技術研究與工程落地：跟蹤AI領域前沿技術（如Agent框架、模型輕量化、RAG），探索其在業(yè)務中的實踐路徑；與產品、數據團隊協(xié)作，將算法模型轉化為可落地的商業(yè)應用，撰寫技術文檔及接口規(guī)范；參與技術難點攻關，優(yōu)化模型推理速度與資源占用，保障系統(tǒng)高并發(fā)場景下的穩(wěn)定性。