2027届-AI大模型工程师（政企方向）北京(J22570)

【岗位定位】

本岗位深度落地公司AI for Process核心战略，是融合AI大模型深度应用与FDE前沿现场部署的复合型交付岗位，专注政企BG税务、农业、非税三大垂直行业AI项目全闭环落地。岗位核心区别于传统算法岗、运维部署岗，要求工程师兼具AI大模型调优能力与一线项目攻坚能力，独立完成行业模型适配、前沿工程部署、政企项目交付、技术迭代沉淀全流程工作，是支撑公司政企AI智能化业务规模化落地的核心骨干岗位。

【核心工作内容】

1. 大模型应用与调优

基于通用大模型底座，结合税务、农业、非税等行业政策与业务痛点，运用Prompt Engineering、RAG、LoRA等技术进行模型微调与优化，解决政务场景下的准确率与幻觉问题，输出专属AI能力。

1. 前沿工程部署（FDE）

负责大模型在政企私有化、信创环境下的全流程部署。利用vLLM、TensorRT等框架完成推理加速与性能优化，攻克算力适配、网络安全及跨系统对接难题，保障AI服务稳定、合规上线。

1. 政企项目全周期交付

主导AI项目从需求对接、方案设计、开发联调到上线验收的全流程。深度拆解政企智能化改造需求，输出可量产、可复用的AI解决方案，保障项目高质量按期交付。

1. 技术预研与体系沉淀

跟进大模型、智能体等前沿技术并开展场景验证；沉淀一线部署经验与调优规范，输出标准化工具与技术文档，搭建行业AI交付体系，提升团队规模化交付能力。

1. 客户对接与持续迭代

负责政企客户的技术对接、成果汇报与需求答疑；快速响应现场问题，持续进行模型迭代与工程调优，提升业务适配度，维护客户关系并支撑业务拓展。

1. 2027届本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数据科学、数学统计等理工科相关专业（优秀应届生可放宽专业限制）。
2. 核心技术栈

• （1）AI基础与算法：掌握Python与深度学习原理，熟悉LLM核心机制；了解Hugging Face、LangChain等主流框架，掌握Prompt工程、RAG及轻量化微调（LoRA等）技术。
• （2）工程与部署：熟练使用Linux，具备模型私有化部署、服务封装及API集成能力，拥有FDE前沿工程化落地思维。
• （3）调优与排查：具备基础的性能调优、问题排查及数据评测能力，能适应政企复杂环境下的技术攻坚。

1. 综合素质

• （1）认同AI流程智能化战略，愿意深耕政企行业（税务、农业、非税等），可接受项目驻场交付。
• （2）兼具技术钻研与落地攻坚能力，具备良好的沟通表达、需求拆解及复盘沉淀能力。
• （3）学习能力强，主动关注AI前沿技术，具备政企服务意识与抗压能力。

1. 加分项（优先录用）

• （1）有大模型微调、RAG、智能体开发或AI私有化部署相关实习/竞赛/实战经验。
• （2）熟悉税务、农业、非税、政务等行业业务流程，或有政企项目驻场交付经验。
• （3）熟悉国产化信创环境、模型推理加速（vLLM/TensorRT等）、高可用服务搭建及系统集成。
• （4）参与过AI开源项目，或拥有相关专利、论文及技术认证。
• 【岗位亮点】
• 1、双能力复合成长：区别单一算法或运维岗位，同步掌握大模型项目交付+FDE前沿部署落地双核心能力，打造行业稀缺的AI全栈交付竞争力；
• 2、垂直赛道刚需：聚焦税务、农业、非税政企数字化刚需赛道，贴合国家智能化改革战略，项目稳定、落地场景丰富，职业发展壁垒高；
• 3、实战闭环赋能：深度参与标杆政企项目全流程落地，从模型应用到现场部署验收全程经手，快速积累可复用的行业实战案例；
• 4、双向职业路径：可自主深耕大模型算法专家或FDE前沿工程交付专家方向，发展路径多元清晰；
• 5、应届生专属培养：一对一导师带教，技术培训+项目实战双向赋能，快速完成从学生到一线技术骨干的转型。