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高级AI开发工程师
汽车之家 · 2年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
北京
时间：
可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
RAG 与检索：能针对业务调优整条链路，包括文档版面解析与表格、公式还原、按语义而非固定长度切分、BM25 与向量混合检索接 rerank 重排序、查询改写与多路召回融合、幻觉抑制与答案引用溯源。清楚每个环节的收益边界，准确率上不去时能判断该改数据、改切分还是改检索策略。
Agent 系统：具备工具调用、多步任务编排与多 Agent 协作的落地经验，处理过上下文膨胀、工具调用失败重试与降级、任务规划跑偏、token 成本失控等真实问题，能设计带状态管理与兜底机制的生产级流程。
模型与工程：使用 LoRA /、QLoRA 做领域微调，能独立设计评测集并搭建自动化评测闭环；部署侧熟悉 vLLM、continuous batching、量化与 KV cache 优化，实际做过延迟与 GPU 成本的压降。
Agent 系统：具备工具调用、多步任务编排与多 Agent 协作的落地经验，处理过上下文膨胀、工具调用失败重试与降级、任务规划跑偏、token 成本失控等真实问题，能设计带状态管理与兜底机制的生产级流程。
模型与工程：使用 LoRA /、QLoRA 做领域微调，能独立设计评测集并搭建自动化评测闭环；部署侧熟悉 vLLM、continuous batching、量化与 KV cache 优化，实际做过延迟与 GPU 成本的压降。
项目经验
1. 企业级 RAG 知识库：核心难点是长文档与低质量扫描件导致召回不准、答案不可信。方案上做了版面解析还原表格结构、语义切分、BM25+向量混合检索接 rerank，并引入查询改写做多路召回，答案支持引用溯源。召回率与准确率达到可上线标准，幻觉反馈基本归零，稳定支撑日均数万次查询。
2. 生产级 Agent 系统：难点是工具调用不稳定、长任务下上下文膨胀导致成本与失败率同步上升。设计了任务分解 + 状态机管理、工具调用失败重试与降级、上下文压缩与摘要策略，任务完成率显著提升，单任务 token 成本明显下降。
3. 领域模型微调：难点是标注数据少、全量微调成本高且易发生灾难性遗忘。通过构造高质量指令数据并控制数据配比，用 LoRA 微调，经多轮消融确定 rank 与目标模块，效果接近全量微调，训练成本降至数分之一。
2. 生产级 Agent 系统：难点是工具调用不稳定、长任务下上下文膨胀导致成本与失败率同步上升。设计了任务分解 + 状态机管理、工具调用失败重试与降级、上下文压缩与摘要策略，任务完成率显著提升，单任务 token 成本明显下降。
3. 领域模型微调：难点是标注数据少、全量微调成本高且易发生灾难性遗忘。通过构造高质量指令数据并控制数据配比，用 LoRA 微调，经多轮消融确定 rank 与目标模块，效果接近全量微调，训练成本降至数分之一。
团队情况
整包服务：
微信公众号开发微信小程序开发H5网站开发App开发WebApp开发AI类开发
负责人：
高级AI开发工程师
团队成员：
产品经理 前端工程师 后端工程师
。
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高级AI开发工程师 · 2年经验 · 汽车之家
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RAG 与检索：能针对业务调优整条链路，包括文档版面解析与表格、公式还原、按语义而非固定长度切分、BM25 与向量混合检索接 rerank 重排序、查询改写与多路召回融合、幻觉抑制与答案引用溯源。清楚每个环节的收益边界，准确率上不去时能判断该改数据、改切分还是改检索策略。
Agent 系统：具备工具调用、多步任务编排与多 Agent 协作的落地经验，处理过上下文膨胀、工具调用失败重试与降级、任务规划跑偏、token 成本失控等真实问题，能设计带状态管理与兜底机制的生产级流程。
模型与工程：使用 LoRA /、QLoRA 做领域微调，能独立设计评测集并搭建自动化评测闭环；部署侧熟悉 vLLM、continuous batching、量化与 KV cache 优化，实际做过延迟与 GPU 成本的压降。
Agent 系统：具备工具调用、多步任务编排与多 Agent 协作的落地经验，处理过上下文膨胀、工具调用失败重试与降级、任务规划跑偏、token 成本失控等真实问题，能设计带状态管理与兜底机制的生产级流程。
模型与工程：使用 LoRA /、QLoRA 做领域微调，能独立设计评测集并搭建自动化评测闭环；部署侧熟悉 vLLM、continuous batching、量化与 KV cache 优化，实际做过延迟与 GPU 成本的压降。
项目经验
1. 企业级 RAG 知识库：核心难点是长文档与低质量扫描件导致召回不准、答案不可信。方案上做了版面解析还原表格结构、语义切分、BM25+向量混合检索接 rerank，并引入查询改写做多路召回，答案支持引用溯源。召回率与准确率达到可上线标准，幻觉反馈基本归零，稳定支撑日均数万次查询。
2. 生产级 Agent 系统：难点是工具调用不稳定、长任务下上下文膨胀导致成本与失败率同步上升。设计了任务分解 + 状态机管理、工具调用失败重试与降级、上下文压缩与摘要策略，任务完成率显著提升，单任务 token 成本明显下降。
3. 领域模型微调：难点是标注数据少、全量微调成本高且易发生灾难性遗忘。通过构造高质量指令数据并控制数据配比，用 LoRA 微调，经多轮消融确定 rank 与目标模块，效果接近全量微调，训练成本降至数分之一。
2. 生产级 Agent 系统：难点是工具调用不稳定、长任务下上下文膨胀导致成本与失败率同步上升。设计了任务分解 + 状态机管理、工具调用失败重试与降级、上下文压缩与摘要策略，任务完成率显著提升，单任务 token 成本明显下降。
3. 领域模型微调：难点是标注数据少、全量微调成本高且易发生灾难性遗忘。通过构造高质量指令数据并控制数据配比，用 LoRA 微调，经多轮消融确定 rank 与目标模块，效果接近全量微调，训练成本降至数分之一。
团队情况
服务范围：
团队构成：
负责人(高级AI开发工程师)
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核心队员：产品经理 ·
前端工程师 ·
后端工程师
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