1.负责大语言模型在运维场景中的应用探索与工程落地，涵盖LLM/GPT、LangChain、知识图谱、图神经网络、强化学习等相关技术方向，推动智能运维与领域专用模型的深度融合，实现技术在实际业务中的有效应用；

2.研究大语言模型在智能运维中的实践路径，承担算法模型的设计与开发，构建LLM应用的整体架构，并集成至统一运维系统，为提升运维自动化与智能化水平提供技术支持；

3.参与领域模型的全周期研发工作，包括数据处理、模型训练、效果评估及推理部署等环节，确保数据质量与模型输出的可靠性；

4.探索智能Agent在复杂运维任务中的运用，推进基于大语言模型的多步骤任务处理在运维场景中的落地实施；

5.持续跟踪大语言模型领域的最新进展、开源项目及其在AIOps中的潜在应用，保持技术前瞻性。

职位描述
1.计算机、软件工程、人工智能、模式识别等相关专业背景；

2.熟悉大语言模型的底层原理，掌握Fine-tuning、PromptEngineering、向量数据库及LangChain等典型应用方法；在LLM方向有重大项目经验或高水平论文成果者优先考虑；

3.对智能运维（AIOps）及利用大模型解决运维难题具有浓厚兴趣和技术热情；

4.具备良好的团队协作与沟通能力，能够与团队共同探索新技术并推动其落地应用；

5.兼具技术与产品思维者优先。