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二、任職要求：
1. 計算機、人工智能、機器學(xué)習(xí)、自動化等相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學(xué)歷，具有2年以上大模型/NLP/深度學(xué)習(xí)算法研發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先；
2. 深入理解Transformer架構(gòu)、注意力機制、位置編碼、KV Cache、RoPE等核心組件，能獨立推導(dǎo)前向/反向傳播過程；
3. 能針對業(yè)務(wù)問題抽象為算法任務(wù)（如分類、生成、排序、檢索），設(shè)計損失函數(shù)、評估指標、訓(xùn)練流程；
4. 精通Prompt Engineering，掌握高級技巧（Few-shot、Self-Ask、ReAct、AutoPrompt等），能設(shè)計動態(tài)、分層、帶約束的Prompt模板體系；
5. 有完整RAG項目經(jīng)驗，熟悉Embedding模型訓(xùn)練/選型（如BGE、E5、Contriever）、向量檢索優(yōu)化（ANN/HNSW）、重排序（Reranker）、上下文壓縮等關(guān)鍵技術(shù)；
6. 有大模型微調(diào)實戰(zhàn)經(jīng)驗，熟悉參數(shù)高效微調(diào)方法（LoRA系列、Adapter、Prefix-Tuning），了解全參微調(diào)的數(shù)據(jù)構(gòu)建、學(xué)習(xí)率調(diào)度、梯度裁剪等訓(xùn)練技巧；
7. 熟練使用PyTorch + HuggingFace Transformers + DeepSpeed + vLLM 等工具鏈，具備模型訓(xùn)練、評估、部署全流程經(jīng)驗；
8. 熟悉LangChain / LlamaIndex / DSPy / Guidance / Transformers Agents 等大模型應(yīng)用框架，能快速構(gòu)建原型并工程化；
9. 有大模型應(yīng)用產(chǎn)品化經(jīng)驗者優(yōu)先。