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工作內(nèi)容： 1. 應(yīng)用系統(tǒng)搭建與部署：與產(chǎn)品、設(shè)計(jì)、運(yùn)營(yíng)等部門(mén)密切合作，開(kāi)發(fā)或引入AI應(yīng)用以滿足業(yè)務(wù)需求；負(fù)責(zé)基于本地化部署的大模型，開(kāi)發(fā)和迭代企業(yè)級(jí)智能應(yīng)用，重點(diǎn)是智能問(wèn)答和文檔處理模塊開(kāi)發(fā)，AI模型的云端與端測(cè)部署。 2. 模型微調(diào)與集成：運(yùn)用SFT、LoRA等技術(shù)對(duì)基礎(chǔ)模型進(jìn)行微調(diào)，使其更適應(yīng)特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景。開(kāi)發(fā)穩(wěn)定、高效的模型服務(wù)API，并與現(xiàn)有后端系統(tǒng)進(jìn)行集成。 3. 數(shù)據(jù)處理與標(biāo)注：收集和處理訓(xùn)練數(shù)據(jù)為型提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)輸入。參與數(shù)據(jù)標(biāo)注過(guò)程，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。 4. 工程優(yōu)化：參與大模型微調(diào)，建立風(fēng)電運(yùn)維行業(yè)模型；開(kāi)發(fā)穩(wěn)定、高效的模型服務(wù)API，并與現(xiàn)有后端系統(tǒng)進(jìn)行集成。 5. 工具鏈維護(hù)： 管理和維護(hù)向量數(shù)據(jù)庫(kù)（Vector DB）以及相關(guān)的AI開(kāi)發(fā)工具鏈，保證開(kāi)發(fā)流程的順暢。 6. 文檔編寫(xiě)與維護(hù)：編寫(xiě)詳細(xì)的技術(shù)文檔，記錄開(kāi)發(fā)過(guò)程、模型配置和使用指南。維護(hù)代碼倉(cāng)庫(kù)和文檔，確保團(tuán)隊(duì)成員能夠輕松訪問(wèn)相關(guān)信息。 任職資格： 1. 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、軟件工程等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷；研究生至少1年以上相關(guān)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，本科生至少3年以上相關(guān)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)；有成功開(kāi)發(fā)并部署AI應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先； 2. 精通Python編程語(yǔ)言，具備良好的編程實(shí)踐能力；掌握Docker/K8s部署，熟悉CI/CD流程；具備API開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉FastAPI/Flask/Django等Web框架； 3. 熟悉至少一種深度學(xué)習(xí)框架(如TensorFlow,PyTorch)，并有實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)； 4. 熟悉至少一種LLM應(yīng)用框架（如LangChain），并理解其核心原理，可以進(jìn)行大模型微調(diào)數(shù)據(jù)集預(yù)處理；有向量數(shù)據(jù)庫(kù)的使用經(jīng)驗(yàn)； 5. 具備良好的問(wèn)題解決能力和團(tuán)隊(duì)合作精神； 6. 具備基本的英語(yǔ)讀寫(xiě)能力；