返回信息流实习生招聘启事：通义千问视觉大模型（Qwen-VL）本地化部署与Agent开发
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公司/项目简介
我们是专注于全球金融市场系统化主观交易策略的量化交易团队，采用“人工经验数字化”的独特路径——将顶级交易员的盘面识别经验和风控逻辑，通过多模态大模型（通义千问视觉大模型）实现AI化复刻与全自动执行。
项目核心是基于Qwen3-VL视觉大模型，构建一个能够理解分时图、识别交易结构、做出日内交易决策的AI Agent系统。目前已完成策略逻辑设计和架构规划，现需招聘实习生完成本地化部署环境搭建和基础功能验证。
二、岗位职责
1. Qwen3-VL视觉大模型本地化部署：在服务器（Ubuntu + RTX 4090）上完成Ollama或vLLM推理环境搭建，确保模型能够正常运行
2. 多模态交互功能验证：实现图片（Base64编码）与文本的联合输入，验证模型能正确理解分时图并输出结构化决策结果
3. HTTP API接口开发：封装模型调用接口，供Java后端工程调用（Spring Boot / OkHttp方式均可）
4. 推理性能优化（进阶） ：探索模型量化（INT8/INT4）、vLLM框架切换等加速方案，将端到端决策延迟从2-5秒进一步压缩
5. 输出部署文档：编写完整的部署流程文档和环境配置清单，确保后续可复现
三、任职要求
硬性条件：
1. 计算机、人工智能、软件工程等相关专业本科或硕士在读
2. 熟悉Linux操作系统，能熟练使用命令行进行环境配置和问题排查
3. 掌握Python编程，熟悉PyTorch等深度学习框架
4. 了解HuggingFace生态，有开源大模型（Qwen/LLaMA等）的本地部署或使用经验
5. 了解Ollama或vLLM等大模型推理框架的基本使用
软性要求：
1. 有较强的动手能力和独立解决问题的能力
2. 能够阅读英文技术文档和官方文档
3. 每周至少到岗协作3天。
四、加分项
1. 有Qwen-VL / Qwen2.5-VL / Qwen3-VL系列模型的实际部署经验
2. 了解模型量化技术（GPTQ / AWQ / GGUF）或有过INT8/INT4量化实践
3. 有vLLM或LMDeploy等高性能推理框架的使用经验
4. 熟悉Java编程，了解Spring Boot或OkHttp等HTTP客户端框架
5. 有AI Agent（如LangChain、AutoGen等）相关开发经验
6. 有Docker容器化部署经验
五、薪资待遇
· 薪资范围：50-400元/天（具体面议，根据能力和经验面议）
· 实习周期：3-6个月，表现优秀可转长期合作
六、你能获得什么
1. 真实的生产级AI项目经验：不是Demo，是真正要上线运行的交易系统
2. 大模型全栈实践：从环境搭建、模型部署、API开发到性能优化的完整链路
3. 灵活的工作方式：可以远程协作，时间自由
4. 转正机会：表现优秀者有机会转为全职或长期合作
七、应聘方式
请将简历发送至：charmingzj50057@163.com
邮件标题格式：应聘-Qwen-VL部署实习生-姓名-学校
邮件正文请简要说明：
1. 你之前接触过哪些大模型部署项目？
2. 你用过Ollama或vLLM吗？具体做了什么？
3. 你最早可到岗时间及每周可工作时长
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【校招】实习生招聘启事：通义千问视觉大模型（Qwen-VL）本地化
gwqkyr99
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