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1.负责公司 AI 项目的整体技术架构设计及落地，包括知识库、RAG、Agent、智能客服、人机协同等系统。
2.负责大模型应用从 POC → 开发 → 上线 → 扩容 → 稳定运行 的完整技术链路。
3.根据业务需求选择合理的技术方案，判断哪些问题应通过 Prompt / RAG / Agent / LoRA 微调 / 程序规则解决。
4.负责开源大模型私有化部署及性能优化，包括 vLLM、SGLang 等推理框架。
5.负责模型推理性能、GPU 显存、并发量、响应延迟、吞吐量等指标的优化。
6.建立 AI 应用效果评测体系，对回答准确率、召回率、幻觉率、转人工率等核心指标持续优化。
7.处理线上 AI 系统故障、效果退化、知识库召回异常等问题，并建立监控和回归机制。
8.负责 AI 系统成本控制，包括 Token、GPU、模型调用及基础设施成本核算。
9.带领约 5–15 人技术团队，参与核心代码开发及 Code Review，对技术交付质量负责。
10.与产品、运营、销售等团队协作，将业务问题转化为可落地的 AI 技术方案。