最新大模型远程工作招聘信息

1. 多模态内容检索（RAG）系统 将公司海量图文、视频内容向量化（Embedding），结合多模态打标（Qwen-VL / CLIP 对封面、关键帧、标题标签打标），构建可语义搜索的内容检索库。设计并落地内容抽取管道（对接多套站点 / CMS 的内容目录），优化检索策略（混合检索、Rerank、去重），让 AI 在对话中”读懂空气”，精准、自然地推送相关媒体资源。

2. 海量数据管道与打标 负责存量内容的批量打标与增量更新流程：规范标签体系、清洗低质与违规内容、控制打标算力成本（批处理、模型选型、缓存）。保证检索库的覆盖率、准确率与时效性。

3. 图像生成（生图）能力 基于开源模型（Z-Image、Stable Diffusion / SDXL 等）搭建生图服务（ComfyUI / Diffusers），训练并管理风格 LoRA、实现主体一致性（同一角色多场景”还是她”）、按需出图与换装。优化出图质量、速度与单张成本。

4. 向量数据库与检索工程 负责向量数据库（Milvus / Qdrant 等）的搭建、调优与运维，解决海量数据下的检索性能、召回与排序问题，控制存储与查询成本。

5. 内容理解微调  基于自有内容与标签语料，使用 LoRA 等做内容理解 / 多模态方向的微调，提升打标与检索质量；研究 abliteration 等实践。

6. 接口对接与协作 使用 Python（FastAPI / Flask）将检索、打标、生图等能力封装为稳定接口，接入统一模型网关，与 AI 应用工程师、后端、前端协同迭代。

任职要求：

2 年以上 AI 应用 / 数据 / 算法工程经验，精通 Python，熟悉 Linux / GPU 环境。

RAG 与向量检索实战：熟练至少一种向量数据库（Milvus / Qdrant / Chroma），有真实海量数据的 RAG 调优经验，了解 Embedding 选型、混合检索、Rerank，知道如何解决”检索不准 / 召回低 / 幻觉”。

多模态打标：用过 Qwen-VL / CLIP 或同类模型做图像 / 视频内容理解与打标，能设计标签体系与批量处理管道。

图像生成实战：有 Stable Diffusion / SDXL / ComfyUI 的实际使用经验，理解采样、LoRA 训练、主体一致性、出图调参与成本控制。

开源部署能力：熟悉 HuggingFace 生态，能在 GPU 上独立部署开源模型（不依赖官方 API）。

成本意识：对算力成本敏感，懂得用工程手段（批处理、量化、缓存、模型选型）压低打标与出图成本。

加分项：

掌握 LoRA 轻量级微调（SFT）的原理与流程；有 abliteration / 去拒绝实践经验。

有大规模内容平台（视频 / 图库 / 电商）的内容理解、推荐或搜索经验。

用过开源 TTS（VITS / CosyVoice 等）或视频生成模型。

懂二次元、懂网文，或对海外泛娱乐 / 亚文化（NSFW）互动娱乐有理解力和包容度。

岗位职责
1. 负责现有 PHP 程序的日常维护与二开，优化架构以支撑大规模站群、高并发抓取及数据索引需求。
2. 对接主流大模型 API，实现具备高逻辑性、SEO 文章的自动生成与润色。
3. 研发自动化 SEO 技术，包括自动内链布局、动态 TDK 策略、关键词聚类以及符合搜索引擎偏好的结构化数据生成。
4. 针对 SEO 场景，精修 Claude 等模型的 Prompt，确保产出内容绕过 AI 检测，且具高权重的原创度。
5. 监控程序运行效率，针对搜索引擎算法调整快速迭代程序逻辑，并确保系统在高压力下的稳定性。

职位要求
1. 5年以上 PHP 开发经验，熟悉 MVC 架构，有自研内核或轻量级框架维护经验。
2. 熟悉 Google/百度等搜索引擎排名机制，有站群程序或 SEO 插件开发经验者优先。
3. 熟练使用 Claude、Cursor、ChatGPT 等 AI 工具辅助编写、重构代码 。
4. 精通 MySQL 索引优化 ，熟悉 Redis 缓存机制及异步任务队列
5. 具备强烈的工程化意识，能将复杂的业务逻辑转化为高效代码 。

【加分项】
有成功开发过全自动化 AI的案例