大模型简历范文

大模型算法工程师是人工智能行业中的研发岗位，主要围绕大语言模型的训练、微调、检索增强生成和线上服务展开。日常工作包括文档解析、向量检索、重排、答案生成、指令微调、评估集建设、延迟与成本优化，并与产品、安全、实施团队协作完成企业知识问答、智能客服等场景落地。常见能力要求包括PyTorch、Transformer、RAG、向量数据库、提示工程、模型量化与缓存策略，同时需要理解权限过滤、引用溯源和拒答规则。适合有自然语言处理、搜索推荐或算法工程经验，希望进入大模型应用方向的社招求职者参考。

这份简历面向人工智能与互联网软件行业，目标岗位是大模型产品经理，方向集中在企业知识检索、客服辅助和RAG应用落地。该岗位通常连接业务方、算法、研发和交付团队，把大模型能力拆解为可验收的产品需求，覆盖文档入库、检索引用、权限隔离、人工接管、评测集维护和版本迭代。常见能力包括需求调研、PRD撰写、检索与提示词理解、效果评测、数据分析、跨部门协作和商业化支持。适合有企业软件、知识管理、客服系统或AI应用产品经验，希望转向大模型落地的社招求职者参考。

大模型产品经理是人工智能行业中的复合型岗位，主要负责将大模型能力转化为可落地的企业级产品，如知识助手、流程Agent和智能问答系统。日常工作包括场景调研、PRD撰写、知识库与权限设计、模型路由、评测体系搭建以及数据闭环运营，需要与算法、工程、交付团队紧密协作。常见能力要求包括理解RAG、Agent工作流、Prompt设计、API集成和评测指标，同时具备产品规划、项目推进和商业化支持经验。适合有企业软件产品背景、关注AI应用落地、善于跨职能沟通的求职者参考。

这份简历面向人工智能行业的AI售前工程师岗位，主要服务于政企客户，负责将大模型、RAG、知识库等前沿技术转化为可落地的解决方案。岗位通常需要深入理解客户业务痛点，设计技术方案，组织POC验证，并支持招投标和交付协同。核心能力包括需求调研、方案设计、技术演示、项目管理以及跨部门协作。适合具备技术背景、沟通能力强、对AI应用有热情的求职者参考，尤其是希望在大模型落地领域发展的售前或解决方案工程师。

大模型安全工程师是人工智能行业中负责保障大模型应用安全的关键岗位，主要工作包括对基座模型、RAG和Agent应用进行红队评测，发现越狱、提示注入、敏感信息泄露、工具滥用等安全风险，并建设安全评测平台和线上防护策略。岗位要求具备扎实的算法安全基础、熟悉大模型技术栈（如PyTorch、Transformers、vLLM），掌握OWASP LLM Top 10等安全知识，同时需要有攻防实战经验和平台建设能力。适合有安全背景、对AI安全感兴趣、具备较强工程能力的求职者参考。

这份简历面向人工智能行业的大模型安全工程师岗位。该岗位主要负责对基座模型、RAG应用和Agent系统进行上线前的红队评测，发现并修复越狱、提示注入、敏感信息泄露、工具滥用等安全漏洞；同时建设对抗样本库、自动化评测平台和线上防护策略，保障模型在业务中的安全落地。常见能力要求包括熟悉Python、PyTorch、Transformers等工具，理解OWASP LLM Top 10风险，具备攻防思维和工程化能力。适合有算法安全、网络安全或AI工程背景，并对大模型安全攻防感兴趣的求职者参考。

这份简历面向人工智能行业的大模型训练工程师岗位，该岗位主要负责大语言模型的训练数据构建、模型微调与评测优化，常见于AI公司、互联网大厂或数据服务企业。工作内容包括设计SFT（监督微调）和RLHF（人类反馈强化学习）数据规范、构建高质量训练样本、维护评测集、进行错误归因和模型迭代。核心能力要求包括扎实的NLP基础、熟悉Python编程、掌握数据处理与清洗技术、了解主流大模型训练框架（如PyTorch、DeepSpeed）以及具备良好的数据敏感度和问题分析能力。适合有NLP或数据工程背景、对大模型技术有热情、善于跨团队协作的求职者参考。

这份简历面向人工智能行业的大模型数据工程师岗位，该岗位主要负责大模型训练、评测和RAG应用所需的数据处理工作，包括数据采集、清洗、去重、脱敏、切分、入库和质检等环节。常见工作场景涉及与算法、产品和标注团队协作，构建高质量的数据流水线和评测集，以支撑模型训练和效果评估。核心技能包括Python、SQL、Spark、Airflow等数据处理工具，以及数据质量治理、数据血缘管理、向量检索和Prompt回放等专业能力。招聘方通常关注候选人的数据工程经验、对大模型数据特点的理解、跨团队协作能力以及解决实际数据问题的能力。适合有数据工程背景，希望转向大模型数据方向的社招求职者参考。

这份简历面向人工智能行业中的AI智能体训练师岗位，该岗位主要负责设计智能体的任务流程、构建训练与评测数据、对模型输出进行归因分析并推动迭代优化。日常工作涉及与标注团队、业务专家和开发人员协作，将真实业务场景拆解为意图、槽位、工具调用等要素，并持续提升智能体的准确性和安全性。核心能力包括Prompt设计、数据标注与质检、评测体系搭建、错误归因分析，以及熟悉RAG、函数调用等主流技术。适合有NLP数据背景、熟悉AI产品落地或对智能体训练有浓厚兴趣的求职者参考，尤其是具备跨团队协作和项目推进经验的人。

这份简历面向人工智能行业的大模型应用工程师岗位，该岗位主要负责将大语言模型落地到具体业务场景中，例如构建RAG知识库问答系统、设计Agent工具调用流程、优化Prompt以提升模型输出质量等。常见工作场景包括企业客服助手、内部知识检索、工单自动分诊等。核心能力要求包括扎实的编程基础（Python、FastAPI）、熟悉主流大模型框架（LangChain、LlamaIndex）、掌握向量数据库（如Milvus）的使用，以及具备系统架构设计和性能优化的经验。此外，还需要有良好的跨团队协作能力，能与算法、业务、工程团队高效配合。适合具备后端开发经验、对大模型应用有浓厚兴趣并希望转型的求职者参考。

这份简历面向人工智能行业的大模型评测工程师岗位。该岗位主要负责评估大语言模型在真实业务场景中的表现，包括问答准确性、引用命中、幻觉率、安全合规等指标，并构建评测数据集、设计自动化回归流程、输出评测报告，为模型迭代和上线决策提供依据。常见工作场景包括企业知识库RAG问答、客服助手、代码助手、Agent工具调用等。核心能力要求包括熟悉Python编程、掌握主流大模型API调用、了解评测框架（如OpenCompass、LangSmith）、具备数据标注与质量控制经验，以及良好的业务理解和问题分析能力。适合有算法测试、AI产品评测或数据科学背景，对大模型技术有热情并注重细节的求职者参考。

这份简历面向人工智能行业的大模型应用产品经理岗位，主要服务于企业级SaaS公司，负责将大模型技术转化为可落地的产品功能。岗位通常围绕企业知识库问答、智能客服、数据分析助手等场景展开，需要设计检索增强生成（RAG）流程、意图识别、工具调用、人工接管和审计日志等能力。核心工作包括需求分析、方案设计、模型评测、灰度发布和成本控制，同时要关注多租户权限、数据脱敏等安全合规问题。能力要求上，既要有扎实的B端产品设计功底，又要理解大模型API、向量数据库、LangChain等主流技术栈，并具备与算法、后端、客户成功团队高效协作的能力。适合有3年以上产品经验、对AI技术敏感、善于将业务需求转化为产品方案的求职者参考，也适合正在转型大模型方向的B端产品经理了解岗位全貌。