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崗位職責(zé)：
1.模型優(yōu)化與應(yīng)用：負(fù)責(zé)大語(yǔ)言模型（LLM）的蒸餾、微調(diào)、RAG（檢索增強(qiáng)生成）等技術(shù)優(yōu)化，提升模型在工業(yè)領(lǐng)域特定任務(wù)中的性能，如專業(yè)知識(shí)問(wèn)答、數(shù)據(jù)分析等。
2.知識(shí)庫(kù)構(gòu)建與集成：結(jié)合工業(yè)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)，構(gòu)建和優(yōu)化知識(shí)庫(kù)，確保模型能夠準(zhǔn)確理解并回答領(lǐng)域相關(guān)問(wèn)題。
3.數(shù)據(jù)分析與推理：實(shí)現(xiàn)模型對(duì)指定內(nèi)容的深入分析，按照特定思維方式（如邏輯推理、因果分析等）生成高質(zhì)量的分析結(jié)果，進(jìn)行COT思維鏈優(yōu)化。
4.跨數(shù)據(jù)庫(kù)操作：開(kāi)發(fā)并優(yōu)化模型與多數(shù)據(jù)庫(kù)的交互能力，支持對(duì)數(shù)據(jù)的增刪改查操作，確保數(shù)據(jù)的高效管理和調(diào)用。
5.工業(yè)場(chǎng)景落地：將優(yōu)化后的模型應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題，提升生產(chǎn)效率和質(zhì)量。
6.跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作：與產(chǎn)品、軟硬件開(kāi)發(fā)等團(tuán)隊(duì)緊密合作，理解業(yè)務(wù)需求，提供技術(shù)解決方案，推動(dòng)項(xiàng)目落地。
任職要求：
1.經(jīng)驗(yàn)背景：計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)專業(yè)背景，有大模型優(yōu)化、工業(yè)領(lǐng)域AI應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)、具備知識(shí)庫(kù)構(gòu)建、數(shù)據(jù)增強(qiáng)或跨數(shù)據(jù)庫(kù)操作相關(guān)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
2.技術(shù)能力：
·熟悉大語(yǔ)言模型（如deepseek、GPT、LLaMA等）的微調(diào)、蒸餾相關(guān)技術(shù)；
·熟悉RAG技術(shù)，如檢索模塊、生成模塊、聯(lián)合訓(xùn)練以及外部知識(shí)源的利用；
·熟練掌握Python，熟悉PyTorch、TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架；
·具備數(shù)據(jù)庫(kù)操作經(jīng)驗(yàn)（如SQL、NoSQL），具備向量數(shù)據(jù)（milvus）、圖數(shù)據(jù)庫(kù)（neo4J）項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，了解跨數(shù)據(jù)庫(kù)交互技術(shù)；
·熟悉自然語(yǔ)言處理（NLP）和數(shù)據(jù)分析相關(guān)算法。
3.團(tuán)隊(duì)合作和問(wèn)題解決：良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能夠與跨職能團(tuán)隊(duì)高效合作，能夠獨(dú)立解決復(fù)雜技術(shù)問(wèn)題，具備較強(qiáng)的邏輯思維和創(chuàng)新能力。