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一、崗位職責(zé) 負(fù)責(zé)大模型（如LLM）的開發(fā)、優(yōu)化與應(yīng)用落地，包括但不限于RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構(gòu)的開發(fā)與優(yōu)化，實現(xiàn)高質(zhì)量的文本生成與知識檢索能力。 深入?yún)⑴c大模型的微調(diào)（Fine-tuning）工作，根據(jù)具體業(yè)務(wù)需求，通過Prompt工程設(shè)計高效的Prompt模板，提升模型在特定任務(wù)上的性能。 構(gòu)建與維護知識庫，實現(xiàn)知識的高效存儲、檢索與更新，為大模型提供豐富的知識支持，提升模型的知識性和準(zhǔn)確性。 使用Python或Java語言進行大模型相關(guān)項目的開發(fā)工作，包括但不限于模型訓(xùn)練、推理、部署等環(huán)節(jié)。 跟蹤大模型領(lǐng)域的前沿技術(shù)，結(jié)合公司業(yè)務(wù)需求進行技術(shù)探索與創(chuàng)新，推動大模型技術(shù)在公司業(yè)務(wù)中的應(yīng)用與發(fā)展。 與團隊成員緊密合作，完成大模型項目的開發(fā)任務(wù)，確保項目按時交付并達到預(yù)期效果。 二、任職要求 技術(shù)背景 熟練掌握Python或Java編程語言，具備扎實的編程基礎(chǔ)和良好的代碼規(guī)范。 深入理解大模型（如Transformer架構(gòu)）的工作原理，具備大模型微調(diào)（Fine-tuning）的實際經(jīng)驗，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求對模型進行有效的優(yōu)化。 熟悉RAG開發(fā)流程，包括檢索模塊（Retrieval）的設(shè)計與優(yōu)化、生成模塊（Generation）的訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)，以及兩者之間的協(xié)同工作。 精通Prompt工程，能夠設(shè)計高效、精準(zhǔn)的Prompt模板，提升大模型在特定任務(wù)（如文本分類、問答系統(tǒng)、文本生成等）上的性能。 具備知識庫構(gòu)建與管理經(jīng)驗，熟悉知識圖譜、文檔數(shù)據(jù)庫等知識存儲技術(shù)，能夠為大模型提供高質(zhì)量的知識支持。 項目經(jīng)驗 至少參與過一個完整的大模型應(yīng)用項目落地，能夠獨立完成從需求分析、模型選型、開發(fā)調(diào)試到部署上線的全流程工作。 在項目中成功應(yīng)用RAG架構(gòu)或Prompt工程技術(shù)，解決實際業(yè)務(wù)問題，取得顯著效果。 具備良好的項目管理能力，能夠在有限的時間內(nèi)高效完成任務(wù)，確保項目按時交付并達到預(yù)期目標(biāo)。 學(xué)習(xí)與溝通能力 對大模型領(lǐng)域的新技術(shù)、新方法有較強的學(xué)習(xí)能力，能夠快速掌握并應(yīng)用到實際工作中。 具備良好的團隊協(xié)作精神和溝通能力，能夠與不同背景的團隊成員（如數(shù)據(jù)科學(xué)家、產(chǎn)品經(jīng)理、業(yè)務(wù)人員等）進行有效溝通與協(xié)作，共同推進項目進展。 學(xué)歷與專業(yè) 計算機科學(xué)、人工智能、機器學(xué)習(xí)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，碩士及以上學(xué)歷優(yōu)先。 具備相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究背景或項目實踐經(jīng)驗者優(yōu)先考慮。 三、加分項 熟悉深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch）的使用與優(yōu)化，具備分布式訓(xùn)練經(jīng)驗者優(yōu)先。 在大模型領(lǐng)域有相關(guān)技術(shù)成果（如發(fā)表學(xué)術(shù)論文、參與開源項目、獲得技術(shù)獎項等）者優(yōu)先。 具備自然語言處理（NLP）領(lǐng)域的專業(yè)知識和實踐經(jīng)驗，熟悉文本挖掘、語義理解等技術(shù)者優(yōu)先。