一、岗位名称
招募AI 大模型AIGC产品技术架构师（兼职 / 项目制）

二、核心工作内容
1.负责基于 AI 大模型的生成式产品工程化落地，涵盖技术方案设计、架构搭建及落地执行，保障产品稳定性与高效性；
2.负责知识库体系的选型（如向量数据库、传统数据库适配）、架构设计、数据入库与更新机制优化，保障知识检索的精准性与高效性；
3.聚焦生成式产品的效果与质量调优，通过 prompt 工程、模型微调、参数调优、反馈机制设计等方式，提升内容生成的准确性、相关性、逻辑性；
4.解决长文本上下文处理难题，优化上下文理解、记忆机制及多轮对话连贯性，支持超长文本（万字级及以上）的生成、解析与交互；
5.主导 OCR 识别相关技术选型、流程优化及工程化实现，解决复杂场景下的文字识别准确率、多格式适配（如 PDF、图片、复杂版式）等问题；
6.配合项目需求，提供技术咨询、问题排查及优化建议，保障项目按进度高质量交付。

三、任职核心要求
1.具备 AI 大模型生成式产品工程化实战经验，主导或核心参与过至少 1 款中大型生成式产品（如 AI 写作、智能问答、文档生成等）的全流程工程化落地；
2.深入理解知识库架构设计逻辑，在向量数据库（如 Milvus、Chroma、FAISS）选型、知识图谱构建、检索增强生成（RAG）流程优化等方面有成熟实战经验；
3.精通 OCR 识别技术栈，有复杂场景（如模糊文本、倾斜文本、多语言混合、表格 / 公式识别）的工程化优化经验，熟悉主流 OCR 工具（如 Tesseract、百度 / 阿里 / 腾讯 OCR API、自研 OCR 模型）的适配与二次开发；
4.具备生成效果质量调优核心能力，熟练运用 prompt engineering、模型精调（LoRA、QLoRA）、输出校验规则设计、用户反馈迭代等方法提升产品体验；
5.有长文本上下文处理工程化经验，能解决长文本截断、语义丢失、多轮对话一致性等问题，熟悉相关技术方案（如文本分块、向量召回优化、记忆机制设计）；
6.技术栈适配：熟悉至少 1 种主流大模型（GPT 系列、通义千问、文心一言等）的 API 调用与定制化开发，掌握 Python/Java 等开发语言，了解分布式架构、缓存策略等工程化技术；
7.具备良好的问题解决能力、沟通协作能力，能独立承担技术模块，按项目节点高效交付；
8.兼职 / 项目制合作模式下，保证充足的时间投入，响应及时，配合项目进度推进。

四、合作模式
兼职合作：按周 / 月固定投入一定工作时长，负责指定技术模块的开发、优化与维护；
项目制合作：按具体项目需求，完成从方案设计到落地交付的全流程工作，按项目里程碑结算；
其他灵活合作模式可协商，优先保障项目质量与交付效率。

简历请发 ben.108@163.com
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