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2. 進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，特征工程，模型構(gòu)建及優(yōu)化，主導(dǎo)大模型微調(diào)、Prompt工程、RAG應(yīng)用等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的技術(shù)實現(xiàn)與效果優(yōu)化，持續(xù)提升生成內(nèi)容的質(zhì)量和準(zhǔn)確率，構(gòu)建領(lǐng)域知識庫，設(shè)計高效的文檔結(jié)構(gòu)化處理與信息抽取方案。 3. 開發(fā)并維護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)和工具，構(gòu)建大規(guī)模的自動化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，跟蹤大模型技術(shù)前沿發(fā)展，探索軟件研發(fā)全流程的創(chuàng)新應(yīng)用場景。 4. 對機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行跟蹤和研究，將新技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)品落地。 崗位要求： 1. 人工智能、應(yīng)用數(shù)學(xué)、電力系統(tǒng)自動化等相關(guān)專業(yè)，博士優(yōu)先，碩士需3年以上相關(guān)經(jīng)驗。 2. 熟悉并掌握常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和技能，如SVM、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。 3. 熟練掌握并使用Python或其他語言（必須熟練使用PyTorch/TensorFlow）、SQL，精通XGBoost/LSTM/Prophet，掌握貝葉斯優(yōu)化、特征重要性分析，如SCED/SCUC算法，熟練使用Pandas處理高維時間序列數(shù)據(jù)，了解Docker/Kubernetes，能部署模型至生產(chǎn)環(huán)境，精通Transformer、BERT、GPT等大模型架構(gòu)，熟悉LoRA/P-Tuning等微調(diào)技術(shù) 4.在ICLR/NeurIPS/KDD等發(fā)表過時序預(yù)測相關(guān)論文，主導(dǎo)過至少1個項目。