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崗位職責(zé)：自己本部，自研智能語音相關(guān)產(chǎn)品
1. NLP任務(wù)研發(fā)與優(yōu)化
? 負(fù)責(zé)信息抽取、文本分類、語義理解、文檔摘要等NLP任務(wù)的算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，提升模型在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的準(zhǔn)確性與泛化能力。
? 結(jié)合業(yè)務(wù)需求，探索NLP與大模型技術(shù)（如RAG、Agent框架）在復(fù)雜任務(wù)中的應(yīng)用方案。
2. 大模型技術(shù)應(yīng)用與工具構(gòu)建
? 基于開源大模型（如LLaMA、通義千問、GPT系列、DeepSeek等），開發(fā)生成式AI能力，包括對(duì)話系統(tǒng)、內(nèi)容生成、知識(shí)問答等場(chǎng)景。
? 深入應(yīng)用大模型技術(shù)棧：預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)（SFT）、提示詞工程（Prompt Optimization）、檢索增強(qiáng)生成（RAG）、模型量化與推理加速、智能體（Agent）開發(fā)等。
? 設(shè)計(jì)高質(zhì)量領(lǐng)域數(shù)據(jù)集構(gòu)建方案，包括數(shù)據(jù)清洗、增強(qiáng)和標(biāo)注規(guī)范制定，構(gòu)建模型微調(diào)訓(xùn)練\知識(shí)蒸餾、評(píng)估、部署的標(biāo)準(zhǔn)化工具鏈，提升團(tuán)隊(duì)技術(shù)迭代效率。
3. 智能體與業(yè)務(wù)集成
? 探索大模型驅(qū)動(dòng)的智能體（Agent）應(yīng)用，結(jié)合RAG、工具調(diào)用（Function Calling）等技術(shù)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)自動(dòng)化。
? 與產(chǎn)品、工程團(tuán)隊(duì)協(xié)作，推動(dòng)模型能力與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的無縫集成。
4. 前沿技術(shù)探索與落地
? 跟蹤大模型領(lǐng)域最新進(jìn)展（如MoE、模型壓縮、多模態(tài)擴(kuò)展），驗(yàn)證技術(shù)可行性并推動(dòng)落地。
任職要求：
1. 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，3年以上NLP或1年以上大模型應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
2. 熟悉Transformer/BERT/GPT等模型架構(gòu)，具備文本分類、實(shí)體識(shí)別、文本生成等項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
3. 大模型技術(shù)生態(tài)：熟悉Hugging Face、LangChain、vLLM等工具，掌握PyTorch/TensorFlow框架及分布式訓(xùn)練技術(shù)(如DeepSpeed/Megatron-LM)。
4．具備大模型開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，包括但不限于：微調(diào)（SFT/RLHF）、Prompt優(yōu)化、RAG、Agent開發(fā)、模型量化（AWQ/GPTQ）與部署。
5. 熟悉Agent框架（AutoGPT、MetaGPT、Dify等）技術(shù)優(yōu)先。
6. 在AI領(lǐng)域會(huì)議和期刊有高水平論文發(fā)表的優(yōu)先。
7. 良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，強(qiáng)烈的技術(shù)熱情，能快速學(xué)習(xí)并應(yīng)用前沿技術(shù)。