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該崗位聚焦于藥品處方數(shù)據(jù)處理場景下的開源大模型微調(diào)與應(yīng)用，主要職責包括：
1. 模型部署與管理：負責DeepSeek、qwen3等專有及開源大模型的部署與優(yōu)化，將其整合到藥品處方數(shù)據(jù)處理解決方案中，確保最優(yōu)性能。
2. 模型訓(xùn)練與微調(diào)：基于藥品處方數(shù)據(jù)，利用Hugging Face Transformers等框架，結(jié)合PEFT、LoRA等技術(shù)對大模型進行微調(diào)訓(xùn)練，在有限資源下提升模型對處方數(shù)據(jù)的處理能力，同時負責訓(xùn)練數(shù)據(jù)準備與參數(shù)調(diào)節(jié)。
3. 系統(tǒng)開發(fā)與維護：運用Python及PyTorch等框架，開發(fā)和維護機器學(xué)習系統(tǒng)，結(jié)合本地環(huán)境中構(gòu)建可擴展的AI/ML系統(tǒng)，優(yōu)化藥品處方數(shù)據(jù)處理的性能與成本。
4. 高級技術(shù)應(yīng)用：利用RAG、LangChain等技術(shù)增強模型能力，開發(fā)文本報告功能，推動NLP和分布式訓(xùn)練在藥品處方數(shù)據(jù)清洗、分析等現(xiàn)實場景中的應(yīng)用。
5. 合作項目參與：參與大公司合作項目，將大模型技術(shù)應(yīng)用于藥品處方數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)，發(fā)揮專業(yè)價值。