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工作內(nèi)容：
一、智能體全流程開發(fā)：
1.參與需求分析，協(xié)助設(shè)計(jì)智能體功能模塊（如對話系統(tǒng)、自動化任務(wù)流）
2.使用LangChain/Dify/Coze等框架搭建基礎(chǔ)智能體工作流，實(shí)現(xiàn)任務(wù)編排與API集成
3.開發(fā)并優(yōu)化RAG知識庫系統(tǒng)，提升知識檢索準(zhǔn)
二、模型應(yīng)用與調(diào)優(yōu)：
1.通過Prompt工程引導(dǎo)大模型生成目標(biāo)輸出，設(shè)計(jì)模板解決業(yè)務(wù)問題
2.參與大模型微調(diào)實(shí)驗(yàn)（如LoRA、P-tuning），優(yōu)化智能體在垂直場景的表現(xiàn)
三、工程化落地支持：
1.配合團(tuán)隊(duì)完成智能體容器化部署（Docker/Kubernetes），編寫接口文檔與測試用例
2.監(jiān)控智能體線上性能，通過日志分析定位異常并協(xié)助優(yōu)化
任職要求：
一、學(xué)歷要求：
計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、軟件工程等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷?，
核心課程基礎(chǔ)?：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、軟件工程。
二、?編程與框架
1、熟練使用Python開發(fā)，掌握至少一種主流AI框架（PyTorch/TensorFlow）
2、具備LangChain/LLamaIndex/AutoGPT等智能體框架項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)（課程/實(shí)習(xí)/開源項(xiàng)目）
三、大模型應(yīng)用
1、理解GPT/BERT等大模型原理，掌握Prompt設(shè)計(jì)與RAG優(yōu)化技巧?
2、熟悉知識圖譜（Neo4j）、向量數(shù)據(jù)庫（Milvus/FAISS）應(yīng)用者優(yōu)先