雇員點評標(biāo)簽
職位描述
大模型算法多模態(tài)算法機(jī)器學(xué)習(xí)TensorFlowPython人工智能
崗位職責(zé)：
1.負(fù)責(zé)大模型（LLM）的訓(xùn)練、微調(diào)（如LoRA）及優(yōu)化，支撐智能對話（ChatBI）、RAG檢索增強(qiáng)生成、AI Agent等場景落地
2.主導(dǎo)文本分類、情感分析、命名實體識別（NER）、信息抽取等核心NLP任務(wù)的算法設(shè)計，提升業(yè)務(wù)場景中的準(zhǔn)確率與效率
3.搭建領(lǐng)域知識庫，開發(fā)定制化自動問答功能，支持業(yè)務(wù)知識檢索與智能決策
4.設(shè)計并實現(xiàn)檢索增強(qiáng)生成（RAG）框架及AI Agent平臺，集成多源數(shù)據(jù)提升交互質(zhì)量
5.完成NLP模型的端到端部署（如ONNX、Flask/FastAPI），確保高并發(fā)場景下的穩(wěn)定性和低延遲
6.與產(chǎn)品、工程團(tuán)隊緊密合作，將算法能力轉(zhuǎn)化為實際功能（如智能客服、內(nèi)容審核）
7.跟蹤LLM、多模態(tài)融合、Prompt工程等方向進(jìn)展，推動技術(shù)創(chuàng)新在業(yè)務(wù)中的實踐
8.負(fù)責(zé)海量文本數(shù)據(jù)的清洗、標(biāo)注及特征提取，構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練集
9.建立模型評估體系，通過數(shù)據(jù)分析持續(xù)優(yōu)化算法性能
任職要求：
1.計算機(jī)、數(shù)學(xué)、人工智能相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，碩士優(yōu)先
2.2-4年NLP算法開發(fā)經(jīng)驗，獨立承擔(dān)過文本挖掘、知識圖譜、對話系統(tǒng)等項目
3.精通Python，熟練使用PyTorch/TensorFlow；掌握NLP基礎(chǔ)任務(wù)（分詞、詞向量、序列標(biāo)注）及經(jīng)典模型（BERT/Transformer）
4.熟悉主流LLM（如Llama、ChatGLM、千問）原理，具備微調(diào)、分布式訓(xùn)練經(jīng)驗
5.掌握模型部署工具鏈（ONNX、Docker）、API開發(fā)（Flask/FastAPI），了解分布式計算框架（Spark/Hadoop）
6.深入理解語義相似度計算、文本生成、多模態(tài)（文本+圖像/語音）處理技術(shù)
7.熟練使用SQL、正則表達(dá)式，具備大規(guī)模數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程實戰(zhàn)經(jīng)驗
8.持續(xù)關(guān)注AIGC、Agent規(guī)劃等前沿方向，具備論文復(fù)現(xiàn)和技術(shù)選型能力
9.邏輯清晰，自驅(qū)力強(qiáng)，能快速學(xué)習(xí)新技術(shù)；具備跨團(tuán)隊溝通和項目推動能力
1.負(fù)責(zé)大模型（LLM）的訓(xùn)練、微調(diào)（如LoRA）及優(yōu)化，支撐智能對話（ChatBI）、RAG檢索增強(qiáng)生成、AI Agent等場景落地
2.主導(dǎo)文本分類、情感分析、命名實體識別（NER）、信息抽取等核心NLP任務(wù)的算法設(shè)計，提升業(yè)務(wù)場景中的準(zhǔn)確率與效率
3.搭建領(lǐng)域知識庫，開發(fā)定制化自動問答功能，支持業(yè)務(wù)知識檢索與智能決策
4.設(shè)計并實現(xiàn)檢索增強(qiáng)生成（RAG）框架及AI Agent平臺，集成多源數(shù)據(jù)提升交互質(zhì)量
5.完成NLP模型的端到端部署（如ONNX、Flask/FastAPI），確保高并發(fā)場景下的穩(wěn)定性和低延遲
6.與產(chǎn)品、工程團(tuán)隊緊密合作，將算法能力轉(zhuǎn)化為實際功能（如智能客服、內(nèi)容審核）
7.跟蹤LLM、多模態(tài)融合、Prompt工程等方向進(jìn)展，推動技術(shù)創(chuàng)新在業(yè)務(wù)中的實踐
8.負(fù)責(zé)海量文本數(shù)據(jù)的清洗、標(biāo)注及特征提取，構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練集
9.建立模型評估體系，通過數(shù)據(jù)分析持續(xù)優(yōu)化算法性能
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1.計算機(jī)、數(shù)學(xué)、人工智能相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，碩士優(yōu)先
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3.精通Python，熟練使用PyTorch/TensorFlow；掌握NLP基礎(chǔ)任務(wù)（分詞、詞向量、序列標(biāo)注）及經(jīng)典模型（BERT/Transformer）
4.熟悉主流LLM（如Llama、ChatGLM、千問）原理，具備微調(diào)、分布式訓(xùn)練經(jīng)驗
5.掌握模型部署工具鏈（ONNX、Docker）、API開發(fā)（Flask/FastAPI），了解分布式計算框架（Spark/Hadoop）
6.深入理解語義相似度計算、文本生成、多模態(tài)（文本+圖像/語音）處理技術(shù)
7.熟練使用SQL、正則表達(dá)式，具備大規(guī)模數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程實戰(zhàn)經(jīng)驗
8.持續(xù)關(guān)注AIGC、Agent規(guī)劃等前沿方向，具備論文復(fù)現(xiàn)和技術(shù)選型能力
9.邏輯清晰，自驅(qū)力強(qiáng)，能快速學(xué)習(xí)新技術(shù)；具備跨團(tuán)隊溝通和項目推動能力
工作地點
佛山順德區(qū)美的08空間
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職位發(fā)布者
李女士/人事經(jīng)理
昨日活躍立即溝通
廣東美的制冷設(shè)備有限公司
“科技盡善，生活盡美”–美的集團(tuán)秉承用科技創(chuàng)造美好生活的經(jīng)營理念，經(jīng)過52年發(fā)展，已成為一家集消費電器、暖通空調(diào)、機(jī)器人與自動化系統(tǒng)、數(shù)字化業(yè)務(wù)（智能供應(yīng)鏈、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、芯片等）四大板塊為一體的全球化科技集團(tuán)，產(chǎn)品及服務(wù)惠及全球200多個國家和地區(qū)約4億用戶，形成美的、小天鵝、東芝、華凌、布谷、COLMO、Clivet、Eureka、AEG、庫卡、GMCC、威靈在內(nèi)的多品牌組合。 2019年，美的集團(tuán)實現(xiàn)營收2794億，同比增長6.7%；凈利潤253億,同比增長16.8%；納稅198億，同比增長13%；研發(fā)投入超100億。位列《財富》世界500強(qiáng)第312位，《財富》中國500強(qiáng)第36位，Brand Finance全球最有價值科技品牌100強(qiáng)第27位。美的集團(tuán)依托佛山全球創(chuàng)新中心、上海全球創(chuàng)新園區(qū)及美國路易斯維爾、意大利米蘭、德國斯圖加特、日本大阪研發(fā)中心，建立了“4+2”全球化研發(fā)網(wǎng)絡(luò)，過去5年投入研發(fā)資金近400億，在全球擁有28個研發(fā)中心和34個主要生產(chǎn)基地。美的集團(tuán)秉持長期主義思維，以戰(zhàn)略的確定性應(yīng)對外部環(huán)境的不確定。堅持“產(chǎn)品領(lǐng)先，效率驅(qū)動，全球經(jīng)營”三大戰(zhàn)略主軸，進(jìn)一步夯實經(jīng)營基礎(chǔ)；堅持以用戶為中心，推動業(yè)務(wù)變革；堅持面向未來，構(gòu)建創(chuàng)新能力和研發(fā)規(guī)模優(yōu)勢；堅持重視人力資本，進(jìn)一步加強(qiáng)員工權(quán)益和員工關(guān)懷投入。 2020年，美的面對時代巨變將重新進(jìn)行戰(zhàn)略聚焦，啟動與深化全面數(shù)字化與全面智能化的新一輪轉(zhuǎn)型變革，推動美的的產(chǎn)品形態(tài)和業(yè)務(wù)價值鏈的形態(tài)發(fā)生變化，從以硬件為主的公司轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)驅(qū)動的創(chuàng)新型科技集團(tuán)。越艱難困境，越歷出強(qiáng)者。面對一系列挑戰(zhàn)，美的將不忘初心，帶著心中的夢想走遠(yuǎn)路，在供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革基礎(chǔ)上實現(xiàn)新一輪的轉(zhuǎn)型和變革！
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