大模型应用工程师是负责设计、开发、优化和部署大模型的专业技术人员，在人工智能领域扮演着关键角色，是连接理论与实践的桥梁，将前沿技术转化为实际可用的产品和服务。
    大模型应用工程师的核心能力
技术定位：
要求：大模型的场景适配（微调、提示工程、RAG）。大模型的高效部署与推理优化。大模型与传统业务系统的集成与工程化。
典型工作场景：企业知识库问答、智能客服、代码助手、AIGC工具链开发。大模型与传统AI模型（CV/NLP）的混合部署（如用GPT-4解析图片OCR结果）。
    具体工作职责：
1、模型开发与调优：基于PyTorch、TensorFlow等框架实现大模型的训练、微调及性能优化
2、场景化应用设计：将大模型能力与金融、医疗、制造等行业需求结合，设计智能解决方案
3、工程化部署：解决模型压缩、分布式推理、AIGC内容安全等落地难题
4、全流程管理：把控数据清洗、Prompt工程、效果评估等关键环节