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【崗位職責】
1、智能文本解析與結構化 (核心業(yè)務)：
? 利用 LLM（GPT/DeepSeek/Llama 等）結合傳統(tǒng) NLP 技術（正則、關鍵詞提取），負責對非結構化文檔（如合同等）進行高精度的信息抽取、分類和結構化轉換。
? 搭建高效的文本預處理工作流，包括：數(shù)據(jù)清洗、去重、分詞、隱私脫敏及 Token 消耗優(yōu)化。
2、Agent智能體開發(fā)與編排：
? 基于 LangChain / AutoGen
等框架開發(fā) AI Agent，設計任務編排（Chain），實現(xiàn)復雜文本任務的自動化拆解。
? 實現(xiàn) Agent 的工具調用（Tool Calling），讓模型能夠調用外部 API、查詢內(nèi)部數(shù)據(jù)庫或執(zhí)行特定代碼。
3、效果調優(yōu)與 RAG ：
? 負責 Prompt Engineering（提示詞工程） 的深度優(yōu)化，通過 CoT（思維鏈）等技巧解決復雜語義理解問題。
? 搭建輕量級的 RAG（檢索增強生成） 流程，解決長文本解析中的上下文限制與幻覺問題。
? （進階）針對特定垂直領域的文本數(shù)據(jù)，進行小規(guī)模的模型微調（SFT/LoRA）以提升特定場景的效果。
4、工程落地與部署：
? 負責模型服務的 API 化封裝與部署（Docker/FastAPI），保證接口的響應速度和高可用性。
【任職要求】
1、硬技能：
精通 Python，熟練使用 Pandas/Numpy 進行數(shù)據(jù)處理；熟悉 LangChain、LlamaIndex 等應用開發(fā)框架。
2、項目經(jīng)驗：
有 NLP（自然語言處理） 相關項目經(jīng)驗，做過文本分類、實體識別（NER）、文檔解析項目者優(yōu)先。
3、模型應用能力：
熟悉主流大模型 API 特性（Context Window,Function Calling），能通過 Prompt 和工程手段解決 Bad Case。
4、加分項：
了解 OCR 技術（PDF/表格/圖片解析）或Data Agent；有爬蟲或大規(guī)模數(shù)據(jù)清洗經(jīng)驗；了解向量數(shù)據(jù)庫（Milvus/ChromaDB）。