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崗位職責(zé): 1.智能體（Agent）開(kāi)發(fā)與編排： -負(fù)責(zé)智能體（Agent）的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)與編排，利用dify等智能體框 架構(gòu)建復(fù)雜的任務(wù)流和決策邏輯 -探索和實(shí)踐多智能體協(xié)作系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)更高級(jí)的自動(dòng)化和智能化應(yīng)用。 -針對(duì)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景，優(yōu)化智能體的規(guī)劃、記憶、工具調(diào)用等核心 能力。 2.知識(shí)圖譜構(gòu)建與應(yīng)用： -負(fù)責(zé)領(lǐng)域知識(shí)圖譜的構(gòu)建、維護(hù)與優(yōu)化，包括Schema設(shè)計(jì)、實(shí)體 抽取、關(guān)系挖掘、知識(shí)融合與存儲(chǔ)（如Neo4j）。 -將知識(shí)圖譜與大模型深度融合，尤其是在RAG（檢索增強(qiáng)生成）系 統(tǒng)中，提升信息檢索的準(zhǔn)確性和上下文理解能力。 -研究知識(shí)圖譜的動(dòng)態(tài)更新機(jī)制，保證知識(shí)庫(kù)的時(shí)效性。 3.大模型微調(diào)與優(yōu)化： -參與大語(yǔ)言模型的微調(diào)（Fine-tuning）工作，針對(duì)特定領(lǐng)域或任 務(wù)優(yōu)化模型性能。 -熟悉模型評(píng)估指標(biāo)，能夠進(jìn)行有效的模型迭代和優(yōu)化。 -跟蹤大模型前沿技術(shù)，探索其在業(yè)務(wù)中的應(yīng)用潛力。 4.Prompt工程與API應(yīng)用： -精通Prompt工程，能夠設(shè)計(jì)高效、精準(zhǔn)的提示詞，充分利用大模 型API（如OpenAIAPI）完成各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)，如文本生成、 摘要、問(wèn)答、代碼生成等。 -開(kāi)發(fā)和維護(hù)基于大模型API的各項(xiàng)應(yīng)用接口，確保其穩(wěn)定性和高 效性。 5.技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新： -負(fù)責(zé)相關(guān)算法的研發(fā)、實(shí)現(xiàn)與性能優(yōu)化，跟進(jìn)業(yè)界最新技術(shù)進(jìn)展。 -參與項(xiàng)目需求分析、技術(shù)方案設(shè)計(jì)和文檔編寫(xiě)。 -與團(tuán)隊(duì)成員緊密合作，推動(dòng)項(xiàng)目落地并持續(xù)迭代。 任職要求: 1.學(xué)歷與專業(yè)：計(jì)算機(jī)、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)學(xué)或相關(guān)專業(yè)本 科及以上學(xué)歷。 2.編程能力： -精通Python編程語(yǔ)言，熟悉常用的數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)（如 Pandas,NumPy,Scikit-learn）。 -熟悉至少一種深度學(xué)習(xí)框架（如PyTorch,TensorFlow）。 3.大模型與NLP經(jīng)驗(yàn)： -熟悉大語(yǔ)言模型（LLM）基本原理，有ollama、Langchain、MetaGPT 等應(yīng)用框架的實(shí)際使用經(jīng)驗(yàn)。 -深入理解并有實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)于RAG、Agent、Prompt工程、 Fine-tuning等至少兩項(xiàng)技術(shù)。 4.知識(shí)圖譜經(jīng)驗(yàn)： -熟悉知識(shí)圖譜構(gòu)建流程和相關(guān)技術(shù)，包括但不限于實(shí)體識(shí)別、關(guān)系 抽取、知識(shí)存儲(chǔ)等。 -有Neo4j或其他圖數(shù)據(jù)庫(kù)使用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 5.其他技能： -熟悉Git等版本控制工具。 -了解Docker等容器化技術(shù)者優(yōu)先。 -有Web框架（如Django/DRF,FastAPI）開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 6.軟實(shí)力： -具備良好的問(wèn)題分析與解決能力、邏輯思維能力。 -優(yōu)秀的溝通協(xié)作能力和團(tuán)隊(duì)合作精神。 -具備強(qiáng)烈的求知欲和快速學(xué)習(xí)能力，能主動(dòng)跟蹤前沿技術(shù)。 -對(duì)待工作踏實(shí)認(rèn)真，有責(zé)任心，能在壓力下高效完成任務(wù)。 加分項(xiàng)： -有學(xué)校、科研等垂直領(lǐng)域大模型應(yīng)用項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者。 -在Kaggle、相關(guān)AI競(jìng)賽中獲得優(yōu)異成績(jī)或發(fā)表過(guò)高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文 者。